c = ( HeatMap(init_opts=opts.InitOpts(width='1080px')) .add_xaxis(df.corr().index.tolist()) .add_yaxis( "相关系数", df.corr().columns.tolist(), data, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside"), ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title="相关系数热力图", subtitle='数据来源：bestcities.org', pos_left='center'), legend_opts=opts.LegendOpts( is_show=False ), xaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts( is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts( opacity=1 ) ), axislabel_opts=opts.LabelOpts( rotate=90, font_size =12 ), interval=0 ), yaxis_opts=opts.AxisOpts( name ='', type_="category", splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts( is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts( opacity=1 ) ), axislabel_opts=opts.LabelOpts( font_size =12 ), interval=0 ), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( min_=-1, max_=1, is_calculable=True, pos_left='right', is_show=False ), ) ) c.render_notebook() data = df[['排名', '平均WiFi速度', '联合办公空间的数量', '购买咖啡的平均价格', '出租车平均价格(每公里)', '酒吧2杯啤酒的平均价格', '一居室公寓月均价', '在当地中级餐厅用餐的平均费用', '平均日照时数', 'Tripadvisor上“要去的地方”的数量', '带有#的照片数量']] ## 数据标准化 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler model_scaler = MinMaxScaler() data_scaled = model_scaler.fit_transform(data)

arcgis_js_v40_api.zip

9. 大数据可视化：利用大数据可视化工具，如Heatmap和Cluster Layer，展示高密度数据分布。三、实际应用场景 1. WebGIS系统：构建企业级的地理信息系统，如资产管理、资源分配等。 2. 公众服务：提供公众地图查询...

COCO_val2017_detections_AP_H_56_person.zip

在实际应用中，人体姿态检测有多种方法，例如基于深度学习的方法，如使用卷积神经网络（CNN）的heatmap预测，或者利用图神经网络（GNN）来捕获人体部位之间的关系。这些模型通常会通过学习大量带注释的数据（如这个...

import pandas as pdfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import HeatMap# 假设 risk_factor_df 是已经读入的 DataFrame 对象risk_factor_df.fillna(0, inplace=True)# 将 DataFrame 转换为字符串，并去除两端的空格risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip()# 将字符串中的 "//" 和 "?" 替换成 0risk_factor_df1 = risk_factor_df1.replace("//", "0")risk_factor_df1 = risk_factor_df1.replace("?", "0")# 将字符串转换为 DataFramerisk_factor_df2 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(risk_factor_df1))# 计算相关系数矩阵corr_matrix = risk_factor_df2.corr()# 将矩阵转换为列表corr_matrix_list = corr_matrix.values.tolist()# 绘制热力图heatmap = HeatMap()heatmap.add_xaxis(list(corr_matrix.columns))heatmap.add_yaxis("", list(corr_matrix.index), corr_matrix_list)heatmap.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Risk Factor Correlation Heatmap"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True, min_=corr_matrix.min().min(), max_=corr_matrix.max().max()))heatmap.render("correlation_heatmap.html")代码运行结果

同时，热力图还会有一个标题，标题为 "Risk Factor Correlation Heatmap"。在绘制热力图之前，代码还进行了一些数据预处理的操作，包括将 DataFrame 对象中的空值填充为 0，将 DataFrame 对象转换为字符串并去除两端...

# 加载十一五-十四五产业规划语料库 import pickle text_corpus=pickle.load(open('/Users/hh/Desktop/11_14/十一五-十四五产业规划bow.pkl',mode='rb')) # for text in text_corpus: # print(text) # print('%'*20) # 十一五-十四五产业规划产业规划词典 import gensim dictionary = gensim.corpora.Dictionary(text_corpus) print(dictionary.token2id) # bag of word 模型，文档向量化 bow_corpus=[] for bow in text_corpus: bow_corpus.append(dictionary.doc2bow(bow)) # print(bow_corpus[0]) # 展示十一五-十四五产业规划主要产业 from pyecharts.charts import HeatMap from pyecharts import options as opts import random !pip install matplotlib import matplotlib x = ['十一五','十二五','十三五','十四五'] y = list(dictionary.token2id.keys()) import copy value = copy.deepcopy(bow_corpus) # 补充十一五-十四五空产业 0 key_set=set(range(0,len(dictionary))) for i in range(0,len(x)): if len(value[i]) !=14: bow_set=set([ele[0] for ele in value[i] ]) minus_set= key_set - bow_set # print(list(minus_set)) for ele in minus_set: value[i].insert(ele,(ele, 0)) # 展示十一五-十四五产业规划变迁 value_heatmap= [[i,j,value[i][j][1]] for i in range(0,len(x)) for j in range(0,len(y))] heatmap= ( HeatMap(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px")) .add_xaxis(x) .add_yaxis("主要产业", y, value_heatmap,label_opts=opts.LabelOpts(position="middle")) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=0,max_=50), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(axis_pointer_type="cross")) ) heatmap.render_notebook() %matplotlib inline plt.show()

最后，使用heatmap.render_notebook()方法将热力图渲染到Notebook中，并使用plt.show()方法显示热力图。请确保你已经安装了所需的库，并将代码中的文件路径替换为你实际的文件路径。如果还有其他问题，请随时提问...

risk_factor_df.fillna(0,inplace=True) risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip() risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("//","0") risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("?","0") corr_matrix = risk_factor_df1.corr() corr_matrix corr_graph = px.imshow(corr_matrix, aspect="auto") corr_graph.show()转换为pyecharts

heatmap.add_xaxis(list(corr_matrix.columns)) heatmap.add_yaxis("", list(corr_matrix.index), corr_matrix_list) heatmap.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Risk Factor Correlation Heatmap...

cols = train_corr.nlargest(k, 'target')['target'].index cm = np.corrcoef(train_data[cols].values.T) hm = sns.heatmap(train_data[cols].corr(),annot=True,square=True) threshold = 0.5 corrmat = train_data.corr() top_corr_features = corrmat.index[abs(corrmat["target"])>threshold] plt.figure(figsize=(10,10)) g = sns.heatmap(train_data[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") corr_matrix = data_train1.corr().abs() drop_col=corr_matrix[corr_matrix["target"]<threshold].indextrain_x = train_data.drop(['target'], axis=1) train_x = train_data.drop(['target'], axis=1) data_all = pd.concat([train_x,test_data]) data_all.drop(drop_columns,axis=1,inplace=True) data_all.head() cols_numeric=list(data_all.columns) def scale_minmax(col): return (col-col.min())/(col.max()-col.min()) data_all[cols_numeric] = data_all[cols_numeric].apply(scale_minmax,axis=0) data_all[cols_numeric].describe() 解释每一句代码

1. cols = train_corr.nlargest(k, 'target')['target'].index：这行代码是找到与目标变量（'target'）相关性最高的k个特征，然后返回这些特征的列名，并将其存储在cols变量中。 2. cm = np.corrcoef(train_data...

self.learning_rate = config.learning_rate self.learning_rates = [self.learning_rate, self.learning_rate * 0.5, self.learning_rate * 0.1] self.learning_rate_boundaries = [50000, 75000] self.max_iter = 10000 self.test_iter = 5000 self.disp_iter = 100 self.snapshot_iter = 5000 self.test_initialization = False self.reg_constant = 0.0 self.data_format = 'channels_first' self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format)

这段代码是在MainLoop类的...包括num_filters_base、activation、dropout_ratio、num_levels、heatmap_initialization和data_format等参数。这些参数和网络参数将在训练过程中使用。如果你还有其他问题，请继续提问。

risk_factor_df= pd.read_csv("kag_risk_factors_cervical_cancer(1).csv") diagnoses_num_partner_compare_cols = ['Dx:Cancer', 'Dx:HPV', "Number_of_sexual_partners",] corr_matrix = risk_factor_df[diagnoses_num_partner_compare_cols].corr() print(corr_matrix) diagnoses_num_partner_heatmap = px.imshow(corr_matrix, aspect="auto", color_continuous_scale="gnbu", text_auto=True) diagnoses_num_partner_heatmap.show()用pyecharts绘图

tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter='{c}'), ) ) # 显示图表 heatmap.render_notebook() 其中，我们使用了 Pandas 计算相关系数矩阵，然后将矩阵转换为二维列表，传递给 Pyecharts 的 HeatMap 组件...

sns.heatmap(df_corr, xticklabels=df_corr.columns, yticklabels=df_corr.columns, cmap='RdYlBu', center=0.7, annot=True, annot_kws={"fontsize":10},cbar_kws={"ticks": [round(df_corr.min().min(),2),0.7, 0.85, 1]})

这是一个使用 seaborn 库中的 heatmap 函数绘制热力图的代码，其中 df_corr 是一个 DataFrame 对象，表示需要绘制的相关系数矩阵。参数 xticklabels 和 yticklabels 分别指定了 x 轴和 y 轴上的刻度标签，其值为 df_...

self.network_parameters = OrderedDict(num_filters_base=config.num_filters_base, activation=config.activation, dropout_ratio=config.dropout_ratio, num_levels=config.num_levels, heatmap_initialization=True, data_format=self.data_format) if config.model == 'unet': self.network = Unet self.clip_gradient_global_norm = 100000.0

这些参数包括num_filters_base表示基础滤波器数量，activation表示激活函数，dropout_ratio表示随机失活比率，num_levels表示网络的层数，heatmap_initialization表示是否对热图进行初始化，data_format...

def init_datasets(self): """ Init self.dataset_train, self.dataset_train_iter, self.dataset_val. """ dataset_parameters = dict(base_folder=self.local_base_folder, image_size=self.image_size, image_spacing=self.image_spacing, normalize_zero_mean_unit_variance=False, cv=self.cv, heatmap_sigma=3.0, generate_spine_heatmap=True, use_variable_image_size=True, valid_output_sizes_x=[32, 64, 96, 128], valid_output_sizes_y=[32, 64, 96, 128], valid_output_sizes_z=[32, 64, 96, 128], output_image_type=np.float16 if self.use_mixed_precision else np.float32, data_format=self.data_format, save_debug_images=self.save_debug_images)

这个方法名为init_datasets，用于初始化self.dataset_train、self.dataset_train_iter和self.dataset_val。在方法内部，通过一个参数字典dataset_parameters来设置数据集的相关参数。这些参数包括： - ...

data = df.copy() def perform_one_hot_encoding(df, column_name): # Perform one-hot encoding on the specified column dummies = pd.get_dummies(df[column_name], prefix=column_name) # Drop the original column and append the new dummy columns to the dataframe df = pd.concat([df.drop(column_name, axis=1), dummies], axis=1) return df # Perform one-hot encoding on the gender variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'gender') # Perform one-hot encoding on the smoking history variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'smoking_history') # Compute the correlation matrix correlation_matrix = data.corr() #Graph I. plt.figure(figsize=(15, 10)) sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', linewidths=0.5, fmt='.2f') plt.title("Correlation Matrix Heatmap") plt.show() # Create a heatmap of the correlations with the target column corr = data.corr() target_corr = corr['diabetes'].drop('diabetes') # Sort correlation values in descending order target_corr_sorted = target_corr.sort_values(ascending=False) sns.set(font_scale=0.8) sns.set_style("white") sns.set_palette("PuBuGn_d") sns.heatmap(target_corr_sorted.to_frame(), cmap="coolwarm", annot=True, fmt='.2f') plt.title('Correlation with Diabetes') plt.show()

这段代码主要是对数据进行预处理和可视化，其中包括： 1. 对数据进行复制，以免影响原始数据。 2. 定义一个函数 perform_one_hot_encoding，用于对指定的列进行独热编码，并返回处理后的数据。...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply1.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(300,400)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlBu_r",n_colors=256)) plt.show()怎么使热力图带上sale数据标签

你可以尝试在 sns.heatmap() 函数中添加参数 annot=True 以显示数据标签。此外，你可以添加参数 fmt='g' 来控制标签的格式。具体代码如下： sns.heatmap(plv_tb, vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb....

correlation_matrix=df.corr() plt.figure(figsize=(10,8)) sns.heatmap(correlation_matrix,cmap='coolwarm_r') plt.show()修改这段代码将生成的图片下载到桌面

correlation_matrix = df.corr()计算DataFrame df中每对变量的相关系数，cmap='coolwarm_r'指定了颜色映射方案，plt.figure(figsize=(10,8))设置图形的大小为10x8英寸，最后plt.show()显示图表。如果你想...

import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read_csv('heart.csv') corrmat = df.corr() top_corr_features = corrmat.index plt.figure(figsize=(16,16)) sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() dataset = pd.get_dummies(df, columns=['sex', 'cp', 'fbs', 'restecg', 'exang', 'slope', 'ca', 'thal']) columns_to_scale = ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak'] scaler = StandardScaler() dataset[columns_to_scale] = scaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale]) dataset.head() y = dataset['target'] X = dataset.drop(['target'], axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0) logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train, y_train) print("Training accuracy: {:.3f}".format(logreg.score(X_train, y_train))) print("Test accuracy: {:.3f}".format(logreg.score(X_test, y_test)))改写为ROC代码

sns.heatmap(df[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") plt.show() # 查看数据分布 sns.set_style('whitegrid') sns.countplot(x='target',data=df,palette='RdBu_r') plt.show() # 对数据进行 One...

sns.set(font_scale=1.5) sns.heatmap(plv_tb, vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlBu_r", n_colors=256), annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 10})指定标签字体为仿宋

您可以使用Matplotlib中的rcParams设置字体，首先导入Matplotlib库： python import matplotlib.pyplot as plt 然后使用rcParams设置字体： python plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' ...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from seaborn import FacetGrid df=pd.read_excel("./tmp_apply2.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plv_df["Xian"] = df["Xian"].astype(str) plv_df g = FacetGrid(plv_tb, col="Xian", col_wrap=4, sharex=False, sharey=False, height=5, aspect=1.5) sns.heatmap(g,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlGn",n_colors=10)) plt.show()如何修改代码使Xian可以展开多行，制作清晰色阶图

可以将 col_wrap 参数设置为 None...sns.heatmap(g, vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlGn", n_colors=10)) plt.show() 注意，plv_df 应该改为 plv_tb。

data["Risk_Flag"].value_counts() fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) ) corr_matrix = data.corr() corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14}) plt.show() def categorical_valcount_hist(feature): print(data[feature].value_counts()) fig, ax = plt.subplots( figsize = (6,6) ) sns.countplot(x=feature, ax=ax, data=data) plt.show() print("-----------------------------------3---------------------------------") categorical_valcount_hist("Married/Single") categorical_valcount_hist("House_Ownership") print( "Total categories in STATE:", len( data["STATE"].unique() ) ) print() print( data["STATE"].value_counts() ) print( "Total categories in Profession:", len( data["Profession"].unique() ) ) print() data["Profession"].value_counts() sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="Income" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="Age" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="Experience" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="CURRENT_JOB_YRS" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="CURRENT_HOUSE_YRS" ,data = data) fig, ax = plt.subplots( figsize = (8,6) ) sns.countplot(x='Car_Ownership', hue='Risk_Flag', ax=ax, data=data) fig, ax = plt.subplots( figsize = (8,6) ) sns.countplot( x='Married/Single', hue='Risk_Flag', data=data ) fig, ax = plt.subplots( figsize = (10,8) ) sns.boxplot(x = "Risk_Flag", y = "CURRENT_JOB_YRS", hue='House_Ownership', data = data)是哪里出现上述错误呢

上述代码中并没有出现明显的错误，因此很难确定错误出现的位置。如果你遇到了错误，可以将错误信息提供给我，我可以帮助你找到错误所在。不过，需要注意的是，在运行上述代码之前，你需要先导入所需要的Python库，...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from seaborn import FacetGrid df=pd.read_excel("./tmp_apply2.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df, values="sale", index=["FactoryName","JiJXH","Xian"], aggfunc=np.mean) g = FacetGrid(plv_tb, col_wrap=0, sharex=False, sharey=False, height=10, aspect=0.8) sns.heatmap(g, vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlGn", n_colors=10)) plt.show()怎样按照Xian展开多行，绘制清晰色阶图，如何修改

你可以将 Xian 添加到 col 参数中，这样就可以按照 Xian 展开多行，然后在 heatmap() 函数中添加 annot=True 参数来显示每个单元格的值，同时可以通过 fmt 参数设置显示格式。例如： g = FacetGrid...

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sns.heatmap(df_corr, xticklabels=df_corr.columns, yticklabels=df_corr.columns, cmap='RdYlBu', center=0.7, annot=True, annot_kws={"fontsize":10},cbar_kws={"ticks": [round(df_corr.min().min(),2),0.7, 0.85, 1]})

correlation_matrix=df.corr() plt.figure(figsize=(10,8)) sns.heatmap(correlation_matrix,cmap='coolwarm_r') plt.show()修改这段代码将生成的图片下载到桌面

sns.set(font_scale=1.5) sns.heatmap(plv_tb, vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlBu_r", n_colors=256), annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 10})指定标签字体为仿宋

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