今天就跟大家聊聊有關(guān)使用python怎么實現(xiàn)一個熱力圖效果,可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
創(chuàng)新互聯(lián)是少有的網(wǎng)站制作、成都做網(wǎng)站、營銷型企業(yè)網(wǎng)站、小程序開發(fā)、手機APP,開發(fā)、制作、設(shè)計、賣鏈接、推廣優(yōu)化一站式服務(wù)網(wǎng)絡(luò)公司,從2013年創(chuàng)立,堅持透明化,價格低,無套路經(jīng)營理念。讓網(wǎng)頁驚喜每一位訪客多年來深受用戶好評1.導(dǎo)入相關(guān)的packages
import seaborn as sns %matplotlib inline sns.set(font_scale=1.5)
vmax:設(shè)置顏色帶的較大值
vmin:設(shè)置顏色帶的最小值
cmap:設(shè)置顏色帶的色系
center:設(shè)置顏色帶的分界線
annot:是否顯示數(shù)值注釋
fmt:format的縮寫,設(shè)置數(shù)值的格式化形式
linewidths:控制每個小方格之間的間距
linecolor:控制分割線的顏色
cbar_kws:關(guān)于顏色帶的設(shè)置
mask:傳入布爾型矩陣,若為矩陣內(nèi)為True,則熱力圖相應(yīng)的位置的數(shù)據(jù)將會被屏蔽掉(常用在繪制相關(guān)系數(shù)矩陣圖)
用Python生成heatmap比較簡單,導(dǎo)入googlmap然后把經(jīng)緯度plot在地圖上就可以了。最后把heatmap生成為一個html文件,可以放大和縮小。
import gmplot # plot the locations on google map import numpy as np # linear algebra import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv()) import matplotlib.pyplot as plt # data visualization import seaborn as sns # data visualization df = pd.read_csv("data.csv") df = pd.DataFrame(df) df_td = pd.read_csv("datacopy.csv") df_td = pd.DataFrame(df_td) # print df.dtypes print (df.shape) print (df_td.shape) def plot_heat_map(data, number): latitude_array = data['INTPTLAT'].values latitude_list = latitude_array.tolist() print(latitude_list[0]) Longitude_array = data['INTPTLONG'].values longitude_list = Longitude_array.tolist() print(longitude_list[0]) # Initialize the map to the first location in the list gmap = gmplot.GoogleMapPlotter(latitude_list[0], longitude_list[0], 10) # gmap.scatter(latitude_list, longitude_list, edge_width=10) gmap.heatmap(latitude_list, longitude_list) # Write the map in an HTML file # gmap.draw('Paths_map.html') gmap.draw('{}_Paths_map.html'.format(number)) plot_heat_map(df,'4')
內(nèi)容擴展:
實例擴展1
# -*- coding: utf-8 -*- from pyheatmap.heatmap import HeatMap import numpy as np N = 10000 X = np.random.rand(N) * 255 # [0, 255] Y = np.random.rand(N) * 255 data = [] for i in range(N): tmp = [int(X[i]), int(Y[i]), 1] data.append(tmp) heat = HeatMap(data) heat.clickmap(save_as="1.png") #點擊圖 heat.heatmap(save_as="2.png") #熱圖
實例擴展2
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm from matplotlib.colors import LogNorm import numpy as np x, y = np.random.rand(10), np.random.rand(10) z = (np.random.rand(9000000)+np.linspace(0,1, 9000000)).reshape(3000, 3000) plt.imshow(z+10, extent=(np.amin(x), np.amax(x), np.amin(y), np.amax(y)), cmap=cm.hot, norm=LogNorm()) plt.colorbar() plt.show()
看完上述內(nèi)容,你們對使用python怎么實現(xiàn)一個熱力圖效果有進一步的了解嗎?如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容,請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道,感謝大家的支持。
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