So erstellen Sie einfach Heatmaps in Python

Eine Heatmap ist eine Art Diagramm, das verschiedene Farbtöne zur Darstellung von Datenwerten verwendet.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie Sie mithilfe der Funktion seaborn.heatmap auf einfache Weise Heatmaps in Python erstellen.

Heatmaps in Python

Angenommen, wir haben den folgenden Datensatz in Python, der die Anzahl der Verkäufe anzeigt, die ein bestimmter Shop an jedem Wochentag fünf Wochen lang erzielt:

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns

#Erstellen Sie einen Datensatz
np.random.seed (0)
data = {'day': np.tile(['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thur', 'Fri'], 5),
        'week': np.repeat([1, 2, 3, 4, 5], 5),
        'sales': np.random.randint(0, 50, size=25)
}

df = pd.DataFrame(data,columns=['day','week','sales'])
df = df.pivot('day', 'week', 'sales')
#Zeigen Sie die ersten zehn Zeilen des Datensatzes an
df[:10]

week     1   2   3   4   5
day                 
Fri  3  36  12  46  13
Mon 44  39  23   1  24
Thur     3  21  24  23  25
Tue 47   9   6  38  17
Wed  0  19  24  39  37

Grundlegende Heatmap:

Mit der Funktion sns.heatmap() können wir eine grundlegende Heatmap erstellen:

sns.heatmap(df)

Die Farbleiste auf der rechten Seite zeigt eine Legende für die Werte an, die die verschiedenen Farben darstellen.

Zeilen hinzufügen:

Mit dem Argument linewidths können Sie Linien zwischen den Quadraten in der Heatmap hinzufügen:

sns.heatmap(df, linewidths=.5)

Anmerkungen hinzufügen:

Sie können der Heatmap auch Anmerkungen hinzufügen, indem Sie das Argument annot=True verwenden:

sns.heatmap(df, linewidths=.5, annot=True)

Farbbalken ausblenden:

Sie können die Farbleiste auch vollständig mit der Option cbar=False ausblenden:

sns.heatmap(df, linewidths=.5, annot=True, cbar=False)

Farbthema ändern:

Sie können das Farbthema auch mit dem cmap Argument ändern. Sie können beispielsweise festlegen, dass die Farben von gelb über grün bis blau reichen:

sns.heatmap(df, cmap='YlGnBu')

Oder Sie können die Farben von Rot bis Blau haben:

sns.heatmap(df, cmap='RdBu')

Eine vollständige Liste der Farbkarten finden Sie in der Dokumentation zu matplotlib.