Matplotlib로 2D 히트 맵 플로팅

Matplotlib로 2D 히트 맵 플로팅

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Matplotlib를 사용하여 2D 히트 맵을 플로팅하고 싶습니다. 내 데이터는 각각 0과 1 사이의 값을 가진 nxn Numpy 배열입니다. 따라서이 배열의 (i, j) 요소에 대해 내 (i, j) 좌표에 사각형을 그리려고합니다. 열지도, 색상은 배열의 요소 값에 비례합니다.

어떻게 할 수 있습니까?

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imshow()매개 변수 기능 interpolation='nearest'과 cmap='hot'당신이 원하는해야한다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

a = np.random.random((16, 16))
plt.imshow(a, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.show()

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Seaborn 은 많은 수작업을 처리하고 차트 측면 등에 자동으로 그라디언트를 그립니다.

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 위 / 아래쪽 / 오른쪽 삼각형 (예 : 정사각형이고 대칭 인 상관 행렬)을 플로팅 할 수도 있으므로 어쨌든 모든 값을 플로팅하는 것은 중복됩니다.

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()

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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()

dat.xyz양식은 어디에 있습니까?

x1 y1 z1
x2 y2 z2
...

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matplotlib의 pcolor / pcolormesh 함수는 데이터의 불균일 한 간격을 허용하기 때문에 사용합니다.

matplotlib 에서 가져온 예 :

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# generate 2 2d grids for the x & y bounds
y, x = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 100), np.linspace(-3, 3, 100))

z = (1 - x / 2. + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2)
# x and y are bounds, so z should be the value *inside* those bounds.
# Therefore, remove the last value from the z array.
z = z[:-1, :-1]
z_min, z_max = -np.abs(z).max(), np.abs(z).max()

fig, ax = plt.subplots()

c = ax.pcolormesh(x, y, z, cmap='RdBu', vmin=z_min, vmax=z_max)
ax.set_title('pcolormesh')
# set the limits of the plot to the limits of the data
ax.axis([x.min(), x.max(), y.min(), y.max()])
fig.colorbar(c, ax=ax)

plt.show()

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2D numpy배열의 경우 다음을 사용 imshow()하면 도움이 될 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


def heatmap2d(arr: np.ndarray):
    plt.imshow(arr, cmap='viridis')
    plt.colorbar()
    plt.show()


test_array = np.arange(100 * 100).reshape(100, 100)
heatmap2d(test_array)

이 코드는 연속적인 히트 맵을 생성합니다.

당신은 다른 내장 선택할 수 있습니다 colormap에서 여기 .

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/33282368/plotting-a-2d-heatmap-with-matplotlib