python 实现绘制热力图 源代码

以下是 Python 实现绘制热力图的示例源代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 绘制热力图
plt.imshow(data, cmap=plt.cm.hot, interpolation='nearest')

# 显示颜色条
plt.colorbar()

# 显示图像
plt.show()

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python画相关性热力图

要使用Python画相关性热力图，你可以使用seaborn库中的heatmap函数。首先，你需要导入必要的库和数据。然后，使用corr()函数计算相关系数矩阵。最后，使用heatmap函数绘制热力图。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_excel('E:\数据分析与数据挖掘数据集\《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》源数据和代码-各章节\chapter3\demo\data\catering_sale_all.xls', index_col='日期')

# 计算相关系数矩阵
correlation_matrix = data.corr()

# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(9, 9))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap="Blues")
plt.title("相关性热力图")
plt.savefig('./相关系数热力图.png')
plt.show()

这段代码会读取数据，计算相关系数矩阵，并绘制出相关性热力图。你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改。

python世界热力图

要绘制 Python 世界热力图，你需要使用 Python 的数据可视化库 Matplotlib 和 Basemap。以下是一个简单的示例代码，它将显示全球平均气温的热力图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

# 创建地图
map = Basemap(projection='robin', resolution='l', area_thresh=1000.0, lat_0=0, lon_0=0)

# 绘制国家边界线
map.drawcoastlines()

# 读取气温数据
temp_data = np.genfromtxt('global_temp.csv', delimiter=',')

# 获取经度、纬度和温度数据
lons = temp_data[:, 0]
lats = temp_data[:, 1]
temps = temp_data[:, 2]

# 将经纬度转换为地图上的坐标
x, y = map(lons, lats)

# 绘制热力图
map.scatter(x, y, c=temps, cmap='coolwarm', edgecolors='none', alpha=0.75)

# 添加颜色条
plt.colorbar()

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们假设你已经从某个数据源获得了全球平均气温数据，保存为一个名为 `global_temp.csv` 的 CSV 文件。在代码中，我们首先创建了一个 Basemap 对象，并绘制了国家边界线。接下来，我们从 CSV 文件中读取经度、纬度和温度数据，并使用 Basemap 的 `map` 方法将经纬度转换为地图上的坐标。最后，我们使用 Matplotlib 的 `scatter` 方法绘制热力图，并添加一个颜色条来表示温度。运行代码后，你将看到一个显示全球平均气温的热力图。