python数据分析绘制热力图

Python数据分析绘制热力图可以使用多种库，常用的有matplotlib和seaborn。

使用matplotlib库：

首先导入库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

生成数据：

x = np.random.rand(10, 10)

绘制热力图：

plt.imshow(x, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.show()

使用seaborn库：

首先导入库：

import seaborn as sns

生成数据：

x = np.random.rand(10, 10)

绘制热力图：

sns.heatmap(x, cmap='hot')
plt.show()

相关问题

python绘制图像分割热力图

### 使用Python绘制图像分割热力图

为了创建高质量的图像分割热力图，可以利用`seaborn`库来完成这一任务。此过程涉及加载数据集、计算相关矩阵以及配置绘图参数等步骤[^3]。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_digits
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  

# 加载手写数字数据集作为示例
digits = load_digits()
data = digits.images.reshape(digits.images.shape[0], -1)

df1 = pd.DataFrame(data)

corr = df1.corr()

plt.figure(figsize=(16, 9), dpi=300)
sns.heatmap(corr, cmap='YlGnBu', annot=True, linewidths=0.05, linecolor="red")
plt.title('Image Segmentation Heatmap')
plt.show()

上述代码片段展示了如何基于手写字体识别的数据集构建一个简单的热力图实例。通过调整输入数据源并应用适当的预处理技术，能够针对特定的应用场景定制化生成所需的图像分割热力图。

对于更复杂的图像处理需求，则可能需要用到专门设计用于此类目的工具包如`scikit-image`，该库提供了丰富的功能支持从基础到高级的各种图像分析操作[^1]。

python数据可视化热力图

### 使用Python创建数据可视化热力图

#### Pyecharts库实现Heatmap热力图
通过Pyecharts可以方便地绘制出具有交互性的热力图。下面是一段利用`HeatMap`类来构建热力图的例子，其中包含了设置图表标题、定义坐标轴标签以及指定颜色映射等功能[^1]。

from pyecharts.charts import HeatMap
import random

# 构造模拟数据
data = [[i, j, random.randint(0, 50)] for i in range(24) for j in range(7)]

c = (
    HeatMap()
    .add_xaxis([f"{i}点" for i in range(24)])
    .add_yaxis(
        "某软件活跃人数",
        [list(range(1,8))],  
        data,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),
        value_format=".1f"
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap-基本示例"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
    )
)

c.render_notebook()  # 如果是在Jupyter Notebook环境下运行此代码，则可直接显示图形；否则应使用render方法保存为html文件并打开查看。

#### Seaborn库实现热力图
对于基于统计学的数据分析场景下，Seaborn提供了简洁而强大的接口用于生成美观的热力图。这里给出了一段以航班乘客数量为例展示月份与年份之间关系的代码片段[^2]：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载内置数据集
data = sns.load_dataset("flights")

# 将其转换成适合绘图的形式
pivot_data = data.pivot_table(index="month", columns="year", values="passengers")

# 绘制热力图
sns.heatmap(pivot_data, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu")
plt.title('Flights Passengers Heat Map')
plt.show()

这两种方式都可以很好地满足不同需求下的热力图制作任务，在实际应用过程中可以根据具体情况进行选择。