[PYTHON] Matplotlib로 2D 히트 맵 그리기

Matplotlib로 2D 히트 맵 그리기

Matplotlib을 사용하여 2D 히트 맵을 플롯하려고합니다. 내 데이터는 각각 0에서 1 사이의 값을 갖는 nxnnnumpy 배열입니다. 따라서이 배열의 (i, j) 요소의 경우, (i, j) 좌표의 사각형을 내 히트 맵은 배열의 요소 값에 비례하는 색상을가집니다.

어떻게해야합니까?

해결법

1. ==============================

   1.interpolation = 'nearest'및 cmap = 'hot'매개 변수가있는 imshow () 함수는 원하는 것을 수행해야합니다.

   interpolation = 'nearest'및 cmap = 'hot'매개 변수가있는 imshow () 함수는 원하는 것을 수행해야합니다.

   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np
   
   a = np.random.random((16, 16))
   plt.imshow(a, cmap='hot', interpolation='nearest')
   plt.show()
   

2. ==============================

   2.여기에 꽤 늦게 응답하지만 어쨌든 ... Seaborn은 많은 수작업을 처리하고 차트 측면에 그라디언트를 자동으로 그립니다.

   여기에 꽤 늦게 응답하지만 어쨌든 ... Seaborn은 많은 수작업을 처리하고 차트 측면에 그라디언트를 자동으로 그립니다.

   e.

   import numpy as np
   import seaborn as sns
   import matplotlib.pylab as plt
   
   uniform_data = np.random.rand(10, 12)
   ax = sns.heatmap(uniform_data, linewidth=0.5)
   plt.show()
   

   또는 정사각형 행렬의 왼쪽 / 오른쪽 삼각형의 위 / 아래를 그릴 수도 있습니다 (예 : 정사각형이며 대칭 인 상관 행렬). 따라서 모든 값을 플롯하면 어쨌든 중복 될 수 있습니다.

   corr = np.corrcoef(np.random.randn(10, 200))
   mask = np.zeros_like(corr)
   mask[np.triu_indices_from(mask)] = True
   with sns.axes_style("white"):
       ax = sns.heatmap(corr, mask=mask, vmax=.3, square=True,  cmap="YlGnBu")
       plt.show()
   

   희망이 도움이됩니다!

3. ==============================

   3.csv에서 수행하는 방법은 다음과 같습니다.

   csv에서 수행하는 방법은 다음과 같습니다.

   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   from scipy.interpolate import griddata
   
   # Load data from CSV
   dat = np.genfromtxt('dat.xyz', delimiter=' ',skip_header=0)
   X_dat = dat[:,0]
   Y_dat = dat[:,1]
   Z_dat = dat[:,2]
   
   # Convert from pandas dataframes to numpy arrays
   X, Y, Z, = np.array([]), np.array([]), np.array([])
   for i in range(len(X_dat)):
           X = np.append(X,X_dat[i])
           Y = np.append(Y,Y_dat[i])
           Z = np.append(Z,Z_dat[i])
   
   # create x-y points to be used in heatmap
   xi = np.linspace(X.min(),X.max(),1000)
   yi = np.linspace(Y.min(),Y.max(),1000)
   
   # Z is a matrix of x-y values
   zi = griddata((X, Y), Z, (xi[None,:], yi[:,None]), method='cubic')
   
   # I control the range of my colorbar by removing data 
   # outside of my range of interest
   zmin = 3
   zmax = 12
   zi[(zi<zmin) | (zi>zmax)] = None
   
   # Create the contour plot
   CS = plt.contourf(xi, yi, zi, 15, cmap=plt.cm.rainbow,
                     vmax=zmax, vmin=zmin)
   plt.colorbar()  
   plt.show()
   

   여기서 dat.xyz는 형식입니다.

   x1 y1 z1
   x2 y2 z2
   ...
   

from https://stackoverflow.com/questions/33282368/plotting-a-2d-heatmap-with-matplotlib by cc-by-sa and MIT license