Un mapa de calor es un tipo de gráfico que usa diferentes tonos de colores para representar valores de datos.
Este tutorial explica cómo crear fácilmente mapas de calor en Python utilizando la función seaborn.heatmap .
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Mapas de calor en Python
Supongamos que tenemos el siguiente conjunto de datos en Python que muestra el número de ventas que realiza una determinada tienda durante cada día de la semana durante cinco semanas:
importar numpy como np
importar pandas como pd
importar seaborn como sns
#crear un conjunto de datos
np.random.seed (0)
data = {'día': np.tile (['Lun', 'Mar', 'Mié', 'Jue', 'Vie'], 5),
'semana': np.repeat ([1, 2, 3, 4, 5], 5),
'ventas': np.random.randint (0, 50, tamaño = 25)
}
df = pd.DataFrame (datos, columnas = ['día', 'semana', 'ventas'])
df = df.pivot ('día', 'semana', 'ventas')
ver las primeras diez filas del conjunto de datos
df [: 10]
semana 1 2 3 4 5
día
Vie 3 36 12 46 13
Lun 44 39 23 1 24
Jueves 3 21 24 23 25
Mar 47 9 6 38 17
Mié 0 19 24 39 37
Mapa de calor básico:
Podemos crear un mapa de calor básico usando la función sns.heatmap ():
sns.heatmap (df)
La barra de colores del lado derecho muestra una leyenda de los valores que representan los distintos colores.
Agregar líneas:
Se pueden añadir líneas entre las plazas en el mapa de calor utilizando el ancho de línea argumento:
sns.heatmap (df, anchos de línea = .5)
Agregar anotaciones:
También puede agregar anotaciones al mapa de calor usando el argumento annot = True :
sns.heatmap (df, linewidths = .5, annot = True)
Ocultar barra de colores:
También puede ocultar la barra de colores por completo usando la opción cbar = False :
sns.heatmap (df, linewidths = .5, annot = True, cbar = False)
Cambiar tema de color:
También puede cambiar el tema de color usando el argumento cmap . Por ejemplo, puede configurar los colores para que varíen de amarillo a verde a azul:
sns.heatmap (df, cmap = 'YlGnBu')
O puede hacer que los colores varíen del rojo al azul:
sns.heatmap (df, cmap = 'RdBu')
Para obtener una lista completa de mapas de colores , consulte la documentación de matplotlib .
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
