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Python数据处理从零开始----第四章(可视化)(14)使用seaborn绘制热图

seaborn.heatmapHeat maps显示数字表格数据,其中单元格根据包含的值着色。 热图非常适合使这种数据的趋势更加明显,特别是订购数据并且存在聚类。...vmin, vmax : 显示的数据值的最大和最小的范围 ax = sns.heatmap(data,vmin=0, vmax=1) **cmap : matplotlib颜色表名称或对象,或颜色列表,...vmax=1, cmap = 'GnBu', center=0.7) robust : 如果“Ture”vmin或” vmax不存在,则使用强分位数计算颜色映射范围,而不是极值。...cbar : 是否绘制颜色条:colorbar,默认绘制 cbar_kws : 未知 **cbar_ax : **显示x-y坐标,而不是节点的编号 square : 为‘True’,整个网格为一个正方形...image 用有意义的行列标签绘制数据框: import numpy as np; np.random.seed(0) import seaborn as sns; sns.set() flights

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Python-matplotlib 空间栅格数据可视化

python-matplotlib 地理空间数据可视化绘制方面也还是有一定的优势的,为更新colorbar绘制应用范围,我们把gis,遥感等专业的需要常做的空间可视化图,试着用matplotlib 进行绘制...(也是小伙伴提出:用arcgis等软件在对多子图绘制colorbar,存在无法共用的情况,即软件是一幅一幅的出图,导致汇总对比colorbar统一,影响对比分析) 01....数据处理 本次的tif数据需要用到专门的库进行读取,即使用gdal进行tif数据读取(gdal不仅包括tif数据读取,还包括投影转换、地理信息读取等功能,也是处理空间数据最常用的python库,如果只是单单读取...=True) vmin = data_min vmax = data_max #Normalize()跟归一化没有任何关系,函数的作用是将颜色映射到vmin-vmax上, #颜色表/颜色柱的起始终止分别取值...vminvmax norm = Normalize(vmin = vmin,vmax = vmax) extent = (0,1,0,1) im1 = ax[0].imshow(tif_data01

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Python-matplotlib 多子图共用colorbar

引言 推出散点颜色密度图的matplotlib 绘制教程后,有小伙伴反应能否出一篇多子图共用一个colorbar的系列教程,这里也就使用自己的数据进行绘制(数据一共四列,具体为真实值使用三个模型计算的预测值...实现颜色和数值间的对应关系 绘制多子图共用colorbar,最重要的就是对颜色映射进行设置,这里使用了matplotlib.color.Normalize()进行颜色和数值对应设置。...(vmin=0, vmax=60) 效果如下: ?...~vmax 之间 norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=0, vmax=60) #模型一结果绘图 im1 = ax1.pcolormesh(xedges, yedges...此外,我们设置colorbar也不是只绘制最后一个子图的colorbar,而其他子图绘制,那样容易导致子图大小不一。

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数据可视化(19)-Seaborn系列 | 热力图heatmap()

热力图 将矩形数据绘制成颜色编码矩阵 函数原型 seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center...vmin,vmax:float 作用:锚定颜色图的值 cmap:matplotlib颜色图名称或对象,或者颜色列表 作用:指定从数据值到颜色空间的映射。...center:float 作用:绘制不同数据将颜色图居中的值,如果未指定, 则使用此参数将更改默认的cmap robust:bool 作用:如果不为True且vminvmax不存在, 则使用稳健的分位数而不是极值来计算色图范围..., vmin=0, vmax=1) plt.show() [9pgmtouxyr.png] import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import...""" normal_data = np.random.randn(10, 12) """ 案例3: 更改 colormap的限制: vmin=0, vmax=1 """ sns.heatmap(normal_data

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Python数据分析之Seaborn(热图绘制)

import seaborn as sns; sns.set() 热图基础 seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None...**kwargs) data:矩阵数据集,可以使numpy的数组(array),如果是pandas的dataframe,则df的index/column信息会分别对应到heatmap的columnsrows...linewidths,热力图矩阵之间的间隔大小 vmax,vmin, 图例中最大值最小值的显示值,没有该参数默认不显示 cmap:matplotlib的colormap名称或颜色对象;如果没有提供...;设置center数据,如果有数据溢出,则手动设置的vmaxvmin会自动改变 xticklabels: 如果是True,则绘制dataframe的列名。...annotate的缩写,annot默认为False,当annot为Trueheatmap中每个方格写入数据 annot_kws,当annot为True,可设置各个参数,包括大小,颜色,加粗,斜体字等

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Python绘制日历图热力图

本文以2019年全国各城市的空气质量观测数据为例,利用matplotlib、calmap、pyecharts绘制日历图热力图。绘图之前先利用pandas对空气质量数据进行处理。...下面分别使用calmappyecharts绘制日历图。 注意:calmap已经放弃维护了,使用过程中可能会存在问题。本文fork了原来的源码,解决了可能遇到的问题。...注意:本文为了简单起见,利用AQI绘图,直接对AQI求日均值,但是实际情况下是不能直接这样计算的。...=0, vmax=300, ) ax2 = fig.add_axes([0.94, 0.4, 0.015, 0.2])cb1 = mpl.colorbar.ColorbarBase...2019年北京市AQI日历图 绘制热力图也可以使用seaborn,不需要单独码很多代码,而且功能要更多一些。python绘制日历图方面不是非常友好,相比之下,pyecharts更有优势。

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Python数据可视化 热力图

Seaborn其实是matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。...seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None...如果是DataFrame,则df的index/column信息会对应到heatmap上,即df.index对应到热力图的x轴,df.columns对应到热力图的y轴 vmaxvmin:分别是热力图的颜色取值最大和最小范围...,且没设定vminvmax的值,热力图的颜色映射范围根据具有鲁棒性的分位数设定,而不是用极值设定 annot(annotate的缩写):默认取值False;如果为True,热力图每个方格写入对应的数据...arguments are passed to ax.pcolormesh cbar:是否热力图侧边绘制颜色刻度条,默认值是True cbar_kws:热力图侧边绘制颜色刻度条,相关字体设置,默认值是

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Python | 绘制影像地图(Basemap)

Basemap底层使用了GEOS库,用来将海岸线边界特征剪切到所需的地图投影区域。 随着python2.7的寿终正寝,Basemap的支持也结束了,后续会被Cartopy替代。...地图投影的方法有许多种,每种方法都有自己的优点缺点。 Basemap提供了34种地图投影方法。有些是全球性的,有些只能代表区域。 创建Basemap类实例,必须指定所需的地图投影。...y, smb, vmin = vmin, vmax = vmax, cmap = my_cmap) # 设定colorbar作为图例 cb = m.colorbar(cm, location='bottom...= vmin, vmax = vmax,cmap = my_cmap) cb = m.colorbar(cm, location='bottom',extend='max',size='3%',pad...= vmin, vmax = vmax, cmap = my_cmap, clip_path = clip) cb = m.colorbar(cm, location='bottom',extend

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关于词云可视化笔记五(tf-idf可视化之河流图)

其实在pyecharts中也提供了ThemeRiver图表,后文会继续讲解;seaborn中也提供了类似的river图,不过效果不是很理想;matplotlib中提供了stackplot图表,baseline...import TfidfTransformer from scipy.interpolate import spline #文本词频可视化图表stackplot风格 # streamgraph风格的beaborn...上也有,不过不太符合要求 # streamgraph风格的pyechart上也有,可以直接使用,下次再讲用法 # streamgraph风格的matplotlib上只有类stackplot,不够圆滑...=np.amin(matrix(data)) vmax = np.amax(matrix(data)) cmap = cm.Blues figure = plt.figure(facecolor...=vmin, vmax=vmax) cb = plt.colorbar(mappable=map, cax=None, ax=None, shrink=0.5) plt.xticks(rotation

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Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制

由于自己摸索前进(好在已经走通全程),更新进度可能会有延迟。 还会继续推出R-Python 的基础图表绘制推文系列。...=vmin,vmax=vmax) #默认的colorbar 无法满足要求,这里进行定制化操作 scatter_bar = plt.colorbar(scatter,shrink=0.75,label="...plotnine包可视化展示 这里的可视化绘制,我们直接使用语法ggplot2相似的python包:plotnine,感兴趣的小伙伴可以自行搜索。...一般的绘图教程到这里也就结束了,但往往忽略了大多人人关注的“裁剪”操作,经历过不断探索后,我们最终使用geopandas.clip() 方法完美解决此问题。...个人建议: pyproj must version 2.2.0 or later 再使用plotnine 对裁剪之后的js_kde_clip 数据进行绘图即可,代码上述绘图代码一样,即数据更改而已,这里就直接放出可视化结果

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关于WRF插值站点的二三事

前言 很多时候我们需要拿模拟数据站点图作对比,那就需要把模拟数据插值到站点 今天来尝试两种WRF数据插值到站点的方法并使用meteva进行简单绘图 方法一:xesmf库重插值后使用meteva进行双线性插值到站点...pyproj.transform() 将这些网格坐标点从 WRF 模型的投影坐标系转换回经纬度坐标系(PlateCarree投影),结果存储 our_lons our_lats our_lons...=vmin_v,vmax = vmax_v) 703 #clevs1, cmap1 = meteva.base.tool.color_tools.def_cmap_clevs(clevs..., vmax, cut_colorbar) 958 vmax = vmin + 1.1 959 dif = (vmax - vmin...因为使用的插值方法不同就不作比较了,xesmfgriddata都有几种插值方法,感兴趣的读者可自行探索。 实际上meteva的插值就使用了两种:最临近插值与双线性插值。效果好坏还需大家自行试验。

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气象绘图cmap、cbar超详细版(附示例)

这类视觉冲击性较小,梯度划分较细,连续临近的色阶一定的时候可能出现混淆的情况。 2. 分色类(Diverging):不同颜色的亮度饱和度逐渐变化。主要用于展示关于0对称的数据。 3....一个数值间隔对应多个颜色问题的处理 这个问题是不正确的使用颜色映射表发生的,发生问题有两个原因:一、恰当的使用了颜色映射规则,如在定制化cmap与colorbar章节的norm中使用了Normalize...而像其他的常见颜色映射命令scatter、pcolormesh是无法使用的,只有设定上下线的vminvmax可以限制范围,这时我们可以使用norm来指定数值与颜色的映射规则,例如: import numpy...从这个特性来看,我们绘制类似铆定0值的colormap时有特别的用处,如: 使用上图3颜色条,我们需要使红蓝阴阳色关于0值对称,但是可以发现,蓝色的赋值其实都在0~-0.5的范围,深蓝色的部分实际上是没有被使用过的...这时如果如图1单纯只改变vminvmax范围,则会造成0刻度掉入蓝色区,红蓝阴阳色不再关于0值对称。

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脑电分析系列| Epochs数据可视化

单击,epoch应该变为红色。这意味着当浏览器窗口关闭,它将被删除。 通过将events关键字传递给epochs绘图,可以epoched数据上绘制事件标记。...在这里,我们可以绘制看到笑脸按下按钮之间的反应时间(事件32)。 传递事件,默认情况下,底部的epoch编号是关闭的,以避免重叠。你可以通过设置对话框通过按o键重新打开它。...显式地将交互式colorbar设置为on(默认情况下也是on,以使用除topo绘图以外的colorbar来绘制函数)。交互模式下,可以通过鼠标滚动上下箭头键来缩放改变颜色图。...., cmap="YlGnBu_r") 这里还可以使用一些函数来绘制按通道排列成通道阵列形状的信息。 图像绘制默认情况下使用自动缩放,但是有噪声的通道不同的通道类型会导致缩放有点小。...epochs.plot_topo_image(vmin=-250, vmax=250, title='ERF

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Python气象绘图教程(十二)

在这一节中,可能会出现colorbar子图距离过远,或者刻度标签colorbar过远的情况,都可以通过关键字参数pad调节距离: b=plt.colorbar(pad=float) b.ax.tick_params...cmap=mpl.cm.viridis norm=mpl.colors.Normalize(vmin=6.0,vmax=8.7) position=plt.axes([0.1,0.25,0.7,0.025...因为要在后面方便比较,所以使用了默认的颜色viridis。 第二句,设定取值条范围,最大6℃,最小8.7℃。 第三句,添加色条子图的绝对位置。 第四句,画布上添加自定义色条。...rain_map=mcolors.ListedColormap(colordict)#产生颜色映射 norm=mcolors.BoundaryNorm(colorlevel,rain_map.N)#生成索引 绘制填色图...,传入自定义的颜色表索引,使用白化程序清除恩施州以外地区的填色,将自定义的颜色表传入colorbar: cs= ax.contourf(olon,olat,rain_new,levels=colorlevel

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