文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在 seaborn 中创建三角相关热图？

在本教程中，我们将学习在 seaborn 中创建三角形相关热图;顾名思义，相关性是一种度量，用于显示变量的相关程度。相关热图是一种表示数值变量之间关系的图。...这些图用于了解哪些变量彼此相关以及它们之间的关系强度。而热图是使用不同颜色的数据的二维图形表示。 Seaborn是一个用于数据可视化的Python库。它在制作静态图时很有用。...我们还设置了“annot=True”以在热图上显示相关值，“fmt=”.2f“”将值格式化为小数点后2位，并将“mask=np.triu（np.ones_like（df.corr（），dtype=bool...是Python中一个强大的数据可视化库，它提供了各种功能来创建不同类型的可视化，包括热图，这是可视化数据集中变量之间相关性的有用方法，尤其是在变量数量很大的情况下。...此外，Seaborn的“热图（）”函数允许我们自定义调色板，并分别使用cmap和annot参数在热图上显示相关系数。

24310
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

震撼可视化|54年全球2053次核爆在地图上的精准显示

大数据文摘今日推荐Isao Hashimoto的数据可视化视频--世界核爆地图，用数字地图的形式精准定位1945年-1998年50多年来在全球发生的2053次核爆，视频以时间轴和地图配合的方式精准展开，...1945年7月16日美国在新墨西哥州首次核爆。 这是美国第一颗氢弹装置“迈克”。“迈克”是美国试爆的第一颗技术完全成熟的热核武器，爆炸威力达1040万吨TNT当量。...“迈克”的巨大威力使得试爆点“埃鲁格莱伯”岛瞬间从地球上消失。 而美国第一次核爆的威力在接下来的核爆试验中成次方级增加，核爆数量也不断增多。...到1998年，有核国家数量增加至7个，这7个国家在全球各地区共进行了2053次核爆。 在安静观看视频前，让我们深切缅怀在南苏丹首都执行维和任务中不幸牺牲的年轻战士李磊、杨树朋。英雄一路走好！...点击查看视频，请在wifi环境下观看： *本视频未包含北朝鲜在2006年10月和2009年5月的两次核试验 从1958年（3分50秒）开始，核爆数量开始飙升。

1.4K70

Python中得可视化：使用Seaborn绘制常用图表

在这里，曲线(KDE)显示在分布图上的是近似的概率密度曲线。 与matplotlib中的直方图类似，在分布方面，我们也可以改变类别的数量，使图更容易理解。...热图的最终目的是用彩色图表显示信息的概要。它利用了颜色强度的概念来可视化一系列的值。 我们在足球比赛中经常看到以下类型的图形， ? 足球运动员的热图 在Seaborn中创建这个类型的图。...热图如下所示， ? 使用Seaborn创建默认热图 我们可以对上面的图进行一些自定义，也可以改变颜色梯度，使最大值的颜色变深，最小值的颜色变浅。...带有一些自定义的热图代码 在我们给出“annot = True”的代码中，当annot为真时，图中的每个单元格都会显示它的值。如果我们在代码中没有提到annot，那么它的默认值为False。...结论 这就是Seaborn在Python中的工作方式以及我们可以用Seaborn创建的不同类型的图形。正如我已经提到的，Seaborn构建在matplotlib库之上。

6.5K30

使用Seaborn和Pandas进行相关性分析和可视化

我们将研究以下3种关系：年龄和体重，年龄和乳牙以及年龄和眼睛的颜色。 年龄和体重 ? 当我们观察年龄和体重之间的相关性时，图上的点开始形成一个正斜率。当我们计算r值时，得到0.954491。...随着r值如此接近1，我们可以得出年龄和体重有很强的正相关关系的结论。一般情况下，这应该是正确的。在成长中的孩子中，随着年龄的增长，他们的体重开始增加。 年龄和乳牙 ?...相反，年龄和乳牙散点图上的点开始形成一个负斜率。该相关性的r值为-0.958188。这表明了很强的负相关关系。直观上，这也是有道理的。随着孩子年龄的增长，他们乳牙会被替换掉。 年龄和眼睛颜色 ?...但是，必须有一种更简单的方法来查看整个数据集。 使用Seaborn进行可视化 我们可以通过seaborn快速生成热图。为什么使用seaborn？...我们可以探索另一个很酷的假设。 在几秒钟内，我们就能看到如何输入数据，并至少可以探索3个想法。 结论 通过使用seaborn的热图，我们可以轻松地看到最相关的位置。

2.3K20

如何让固定点的监控设备在EasyCVR平台GIS电子地图上显示地理位置？

我们在前期的文章中和大家分享过关于EasyCVR的电子地图功能，该功能可将前端接入的设备（摄像头、车载监控、单兵、执法仪等）在GIS电子地图上实时显示，并且支持点击图标就能观看当前设备的实时视频监控。...针对一些不带定位功能的球机、枪机以及其它固定点的摄像机或者设备，如果用户有地理位置定位的需求，那么该怎样让设备显示在电子地图上呢？今天我们就来介绍一下方法。...关于经纬度的获取，可以使用手机自带的指南针APP或者在网上搜索坐标拾取器，即可以获得指定地方的经纬度信息。记录下来之后，在该设备的通道配置里，填写相应的经纬度信息后，点击修改即可保存。...随后，在电子地图界面，点击该通道，即可查看到该通道的实时位置。点击图标可观看该设备采集的现场视频监控图像。...在设备类型上，更是能支持多类型的设备接入，如网络摄像机、DVR、NVR、4G车载、4G手持单兵等前端，能覆盖市面上绝大多数的视频源设备。感兴趣的用户可以前去演示平台进行体验或部署测试。

1K10

使用Seaborn和Pandas进行相关性检查

在最后一个散点图上，我们看到一些没有明显坡度的点。这种相关性的r值为-0.126163。年龄与眼睛颜色无显著相关。这也应该是有道理的，因为眼睛的颜色不应该随着孩子年龄的增长而改变。...使用core方法 使用Pandas 的core方法，我们可以看到数据帧中所有数值列的相关性。因为这是一个方法，我们所要做的就是在DataFrame上调用它。返回值将是一个显示相关性的新数据帧。...但必须有一种更容易查看整个数据集的方法。 Seaborn为拯救而生 幸运的是，seaborn给了我们快速生成热图的能力。...不同的平台似乎不会根据评论家或运行时的评分来选择电影。这是我们可以探索的另一个很酷的假设。 在几秒钟内，我们就可以看到输入数据的相关性，并得到至少3个想法来探索。 结论 相关性有助于探索新的数据集。...通过使用seaborn的热图，我们很容易看到最强的相关性在哪里。现在你可以去Kaggle看看更多的数据集，看看还有什么相关可以激发你的兴趣！

1.8K20

6个顶级Python可视化库

当可视化一个DataFrame时，选择使用哪个可视化库确实是一个头疼的事情。 这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。...=True) 这使得热图在视觉上更有吸引力，而不需要额外的配置。...尽管它没有像Matplotlib那样广泛的集合，但Seaborn可以用更少的代码使流行的绘图，如柱状图、盒状图、热图等看起来更漂亮。...例如，在散点图上直观地显示所选区间内每个阶层的人数： brush = alt.selection(type="interval") points = ( alt.Chart(titanic)...然而，与其他库相比，在追求类似的情节质量时，这种灵活性往往导致需要更多的代码。 Folium Folium[7]简化了在交互式小册子地图上实现数据可视化的过程。

31220

6个顶级Python可视化库！

当可视化一个DataFrame时，选择使用哪个可视化库确实是一个头疼的事情。 这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。...=True) 这使得热图在视觉上更有吸引力，而不需要额外的配置。...尽管它没有像Matplotlib那样广泛的集合，但Seaborn可以用更少的代码使流行的绘图，如柱状图、盒状图、热图等看起来更漂亮。...例如，在散点图上直观地显示所选区间内每个阶层的人数： brush = alt.selection(type="interval") points = ( alt.Chart(titanic)...然而，与其他库相比，在追求类似的情节质量时，这种灵活性往往导致需要更多的代码。 Folium Folium[7]简化了在交互式小册子地图上实现数据可视化的过程。

39611

6个顶级Python可视化库

当可视化一个DataFrame时，选择使用哪个可视化库确实是一个头疼的事情。 这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。...=True) 这使得热图在视觉上更有吸引力，而不需要额外的配置。...尽管它没有像Matplotlib那样广泛的集合，但Seaborn可以用更少的代码使流行的绘图，如柱状图、盒状图、热图等看起来更漂亮。...例如，在散点图上直观地显示所选区间内每个阶层的人数： brush = alt.selection(type="interval") points = ( alt.Chart(titanic)...然而，与其他库相比，在追求类似的情节质量时，这种灵活性往往导致需要更多的代码。 Folium Folium[7]简化了在交互式小册子地图上实现数据可视化的过程。

43320

关系（二）利用python绘制热图

关系（二）利用python绘制热图 热图 （Heatmap）简介 1 热图适用于显示多个变量之间的差异，通过颜色判断彼此之间是否存在相关性。...的heatmap函数创建 sns.heatmap(df) plt.show() 2 定制多样化的热图 自定义热图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。...seaborn主要利用heatmap绘制热图，可以通过seaborn.heatmap[1]了解更多用法 不同输入格式的热图 import matplotlib.pyplot as plt import...10,10)), columns=["a","b","c","d","e","f","g","h","i","j"]) # 初始化 fig = plt.figure(figsize=(9,8)) # 显示值标签...g = sns.clustermap(df, standard_scale=1) # 标准化处理 plt.show() 5 总结 以上通过seaborn的heatmap快速绘制热图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的热图来适应相关使用场景

10010

Seaborn-让绘图变得有趣

最后，为了确保Jupyter中的图显示在笔记本中，使用命令%matplotlib inline。...散点图 当想要显示两个要素或一个要素与标签之间的关系时，散点图很有用。这非常有用，因为还可以描述每个数据点的大小，为它们涂上不同的颜色并使用不同的标记。看看seaborn的基本命令是做什么的。...dist在seaborn情节既产生的直方图，以及基于所述数据图的密度线。定义了总共10个垃圾箱，以便将整个垃圾箱median_house_value分配到10个不同的存储桶中。...该pandas数据框中有一个调用的函数corr()生成相关矩阵，当把它输入到seaborn热图，得到了一个美丽的热图。设置annot为True可确保相关性也用数字定义。...带群图的箱形图 箱形图将信息显示在单独的四分位数和中位数中。与swarm图重叠时，数据点会分布在其位置上，因此根本不会重叠。

3.6K20

Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

，其中每个堆叠条形显示其离散值占总值的百分比。...复合折线图也可以称作堆叠面积图，堆叠面积图和基本面积图一样，唯一的区别就是图上每一个数据集的起点不同，起点是基于前一个数据集的，用于显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线，展示的是部分与整体的关系...这些有两种类型： 威尔金森点图 在这个点图中，局部位移用于防止图上的点重叠。 克利夫兰点图 这是一个类似散点图的图表，在一个维度中垂直显示数据。...它显示为点的集合。它们在水平轴上的位置决定了一个变量的值。垂直轴上的位置决定了另一个变量的值。当一个变量可以控制而另一个变量依赖于它时，可以使用散点图。当两个连续变量独立时也可以使用它。...第四个变量用不同的颜色区分。 地图气泡图 它用于说明地图上的数据。 3D 气泡图 这是在 3 维空间中设计的气泡图。这里的气泡是球形的。 雷达图 它是一个图形显示数据，由许多自变量组成。

9.1K20

Seaborn的15种可视化图表详解

在本文中，将介绍Seaborn的最常用15个可视化图表 Seaborn是一个非常好用的数据可视化库，它基于Matplotlib，并且提供了一个高级接口，使用非常见简单，生成图表也非常的漂亮。...它表示四分位数范围(IQR)，即第一和第三四分位数之间的范围。中位数由框内的直线表示。须状图从盒边缘延伸到最小值和最大值的1.5倍IQR。异常值是落在此范围之外的任何数据点，并会单独显示出来。...sns.boxplot(x='species',y='sepal_length',data=data,hue='species') 7、热图 热图是数据的二维可视化表示，它使用颜色来显示变量的值。...热图经常用于显示数据集中的各种因素如何相互关联，比如相关系数。...它可用于显示分布、比较组或显示不同变量之间的关系。

25320

用Python演绎5种常见可视化视图

多变量分析可以让你在一张图上可以查看两个以上变量的关系。...1.散点图 散点图的英文叫做scatter plot，它将两个变量的值显示在二维坐标中，非常适合展示两个变量之间的关系。当然，除了二维的散点图，我们还有三维的散点图。...当然kind还可以取其他值，这个我在后面的视图中会讲到，不同的kind代表不同的视图绘制方式。 好了，让我们来模拟下，假设我们的数据是随机的1000个点。 ?...4.热力图 热力图，英文叫heat map，是一种矩阵表示方法，其中矩阵中的元素值用颜色来代表，不同的颜色代表不同大小的值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。...通过seaborn的heatmap函数，我们可以观察到不同年份，不同月份的乘客数量变化情况，其中颜色越浅的代表乘客数量越多，如下图所示： ?

1.8K10

Python数据分析之Seaborn（热图绘制）

Seaborn热图绘制 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np; np.random.seed(0)...import seaborn as sns; sns.set() 热图基础 seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None...,vmin, 图例中最大值和最小值的显示值，没有该参数时默认不显示 cmap：matplotlib的colormap名称或颜色对象；如果没有提供，默认为cubehelix map (数据集为连续数据集时...) 或 RdBu_r (数据集为离散数据集时) center:将数据设置为图例中的均值数据，即图例中心的数据值；通过设置center值，可以调整生成的图像颜色的整体深浅；设置center数据时，如果有数据溢出...="YlGnBu") #修改热图颜色 ax = sns.heatmap(flights, cbar=False) #不显示热图图例 参考 [Style functions]http://seaborn.pydata.org

4.4K11

Python实践：seaborn的散点图矩阵（Pairs Plots）可视化数据

在本文中，我们将通过使用seaborn可视化库在Python中进行对图的绘制和运行。我们将看到如何创建默认配对图以快速检查我们的数据，以及如何自定义可视化以获取更深入的洞察力。...为了在未来的图中更好地显示这些变量，我们可以通过取这些值的对数来转换这些列： # Take the log of population and gdp_per_capitadf['log_pop'] =...使用PairGrid类的真正好处在于我们想要创建自定义函数来将不同的信息映射到图上。例如，我可能想要将两个变量之间的Pearson相关系数添加到散点图中。...为此，我会编写一个函数，它接受两个数组、计算统计量，然后在图上绘制它。...它显示了我们只做图标的总体思路，除了使用库中的任何现有功能（例如matplotlib将数据映射到图上）之外，我们还可以编写自己的函数来显示自定义信息。

3K20

干货：12个案例教你用Python玩转数据可视化（建议收藏）

四重奏包含了四组统计特性一致的数据。每个数据集有一些x值以及相对应的y值，我们将在一个IPython Notebook中列出这些指标。如果你绘制出这些数据集，你将发现这些图表截然不同。...如你所见，在这个图形的底部，还有可以平移和缩放图形的装置。 07 创建热图 热图使用一组颜色在矩阵中可视化数据。最初，热图用于表示金融资产（如股票）的价格。...Bokeh是一个Python包，可以在IPython Notebook中显示热图，或者生成一个独立的HTML文件。 1. 准备工作 Anaconda自带了Bokeh 0.9.1。...09 使用蜂巢图可视化网络图 蜂巢图（Hive Plot）是用于绘制网络图的可视化技术。在蜂巢图中我们将边缘绘制为曲线。我们根据属性对节点进行分组，并在径向轴上显示它们。 有些库在蜂窝图方面很专业。...10 显示地图 无论是处理全球数据还是本地数据，使用地图都是一个适合的可视化方式。我们需要用坐标来将数据定位到地图上，通常我们使用的就是这个点的经度和纬度。有很多现有的文件格式可以存储地理位置数据。

3.6K40
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券