制圖環境：

pycharm

python-3.6

Seaborn-0.8

熱圖

import numpy as np

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

sns.set()

np.random.seed(0)

uniform_data = np.random.rand(10, 12)

ax = sns.heatmap(uniform_data)

plt.show()

# 改變顏色映射的值范圍

ax = sns.heatmap(uniform_data, vmin=0, vmax=1)

plt.show()

uniform_data = np.random.randn(10, 12)

#為以0為中心的數據繪制一張熱圖

ax = sns.heatmap(uniform_data, center=0)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

sns.set()

#用行和列標簽繪制

flights_long = sns.load_dataset("flights")

flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers")

# 繪制x-y-z的熱力圖，比如 年-月-銷量 的熱力圖

f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))

sns.heatmap(flights, ax=ax)

#設置坐標字體方向

label_y = ax.get_yticklabels()

plt.setp(label_y, rotation=360, horizontalalignment='right')

label_x = ax.get_xticklabels()

plt.setp(label_x, rotation=45, horizontalalignment='right')

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

sns.set()

flights_long = sns.load_dataset("flights")

flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers")

# 繪制x-y-z的熱力圖，比如 年-月-銷量 的熱力圖

f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))

#使用不同的顏色

sns.heatmap(flights, fmt="d",cmap='YlGnBu', ax=ax)

#設置坐標字體方向

label_y = ax.get_yticklabels()

plt.setp(label_y, rotation=360, horizontalalignment='right')

label_x = ax.get_xticklabels()

plt.setp(label_x, rotation=45, horizontalalignment='right')

plt.show()

注釋熱圖

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

sns.set()

flights_long = sns.load_dataset("flights")

flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers")

# 繪制x-y-z的熱力圖，比如 年-月-銷量 的熱力圖

f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))

#繪制熱力圖，還要將數值寫到熱力圖上

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

#設置坐標字體方向

label_y = ax.get_yticklabels()

plt.setp(label_y, rotation=360, horizontalalignment='right')

label_x = ax.get_xticklabels()

plt.setp(label_x, rotation=45, horizontalalignment='right')

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

sns.set()

flights_long = sns.load_dataset("flights")

flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers")

# 繪制x-y-z的熱力圖，比如 年-月-銷量 的熱力圖

f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))

#繪制熱力圖，還要將數值寫到熱力圖上

#每個網格上用線隔開

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

#設置坐標字體方向

label_y = ax.get_yticklabels()

plt.setp(label_y, rotation=360, horizontalalignment='right')

label_x = ax.get_xticklabels()

plt.setp(label_x, rotation=45, horizontalalignment='right')

plt.show()

聚類熱圖

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

sns.set()

flights_long = sns.load_dataset("flights")

flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers")

# 繪制x-y-z的熱力圖，比如 年-月-銷量 的聚類熱圖

g= sns.clustermap(flights, fmt="d",cmap='YlGnBu')

ax = g.ax_heatmap

label_y = ax.get_yticklabels()

plt.setp(label_y, rotation=360, horizontalalignment='left')

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

sns.set(color_codes=True)

iris = sns.load_dataset("iris")

species = iris.pop("species")

#設置圖片大小

g= sns.clustermap(iris, fmt="d",cmap='YlGnBu',figsize=(6,9))

ax = g.ax_heatmap

label_y = ax.get_yticklabels()

plt.setp(label_y, rotation=360, horizontalalignment='left')

#設置圖片名稱，分辨率，并保存

plt.savefig('cluster.tif',dpi = 300)

plt.show()

注：更多參數的用法請查閱官方文檔

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持聚米學院。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python seaborn 热图_Python-Seaborn热图绘制的实现方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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