소개

seaborn의 히트 맵 사용법을 정리했습니다.
기사 타이틀은 여전히 ​​복사 메카로 생각해 받고 있습니다.
어머니는 히트맵을 난방기구인가 뭔가라고 생각하고 있는 것일까?

seaborn 히트맵 사용법

이번에는 seaborn flights라는 데이터를 사용합니다.

script.ipynb

import seaborn as sns; sns.set()
import pandas as pd
flights = sns.load_dataset("flights")
display(flights.head())

※년월마다 승객수가 있을 뿐인 심플한 데이터입니다.

기본

script.ipynb

%matplotlib inline
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")
heatmap = sns.heatmap(flights)

셀에 숫자 표시 : annot

annot = True를 지정하면 셀에 값이 표시됩니다.
fmt는 annot을 추가 할 때 문자열 형식
소수 1자리까지는 fmt=".1f"
소수 2자리까지 fmt=".2f"
정수에서 fmt="d"

script.ipynb

heatmap = sns.heatmap(flights,annot=True,fmt="d")

컬러 바 범위 지정 : vmin,vmax

script.ipynb

heatmap = sns.heatmap(flights,annot=True,fmt="d",vmin=200,vmax=400)

컬러 바의 범위를 강건하게 : robust

script.ipynb

heatmap = sns.heatmap(flights,annot=True,fmt="d",robust=True)

셀 테두리 너비 설정 : linewidths

linewidths를 설정함으로써 셀 사이에 틈을 갖게 할 수 있다.

script.ipynb

heatmap = sns.heatmap(flights,annot=True,fmt="d",linewidths=.5)

셀 테두리 색상 설정 : linecolor

script.ipynb

heatmap = sns.heatmap(flights,annot=True,fmt="d",linewidths=.5,linecolor="Blue")

색조 변경 : cmap

cmap에서 색조를 변경할 수 있다. 설정값에 대한 자세한 내용은 아래를 참조하십시오.
htps // tp t b. 오 rg / 에어 mpぇ s / 코 r / 코 rma ps_ 레후 렌세. HTML

script.ipynb

heatmap = sns.heatmap(flights,cmap="Greens")

중앙값 설정 : center

센터에서 셀을 지정하면 셀 부분을 중앙값의 검은 색으로 히트 맵이 형성됩니다.
방금 샀던 철 프라이팬 뜨거울 때 같아서 깨끗하다고 ​​생각했다.

script.ipynb

heatmap = sns.heatmap(flights, center=flights.loc["July", 1955])

컬러바 유무 : cbar

cbar=False로 컬러바를 숨깁니다.

script.ipynb

heatmap = sns.heatmap(flights,cbar=False)

정사각형 : square

square=True로 히트 맵이 정사각형이 될거야.

script.ipynb

heatmap = sns.heatmap(flights,square=True)

X축, Y축 설정 : xticklabels , yticklabels

xticklabels , yticklabels 에 수치를 지정하면 간격 지정이 된다.

script.ipynb

heatmap = sns.heatmap(flights,xticklabels=5, yticklabels=2)

False를 지정하면 숨겨집니다.

script.ipynb

heatmap = sns.heatmap(flights,xticklabels=False, yticklabels=False)

응용편 : 컬러바를 아래로 가져온다.

높이의 비율이 9:1인 세로 2개의 서브플롯을 취득하고,
각각 ax, cbar_ax로 지정하면 히트 맵 아래에 컬러 바를 가져올 수 있습니다.

script.ipynb

import matplotlib.pyplot as plt
grid_kws = {"height_ratios": (.9, .1), "hspace": .5}
f, (ax, cbar_ax) = plt.subplots(2, gridspec_kw=grid_kws)
heatmap = sns.heatmap(flights, ax=ax,
                      cbar_ax=cbar_ax,
                      cbar_kws={"orientation": "horizontal"}
                     )

결론

겨울에는 따뜻한 색조가 좋다.