将热图的单元格划分为多行

是一种常见的数据可视化技术，可以更好地展示矩阵数据的变化情况。通过将单元格分成多行，可以将更多的信息呈现在有限的空间内。

热图是一种以颜色来表示数据大小的图表，通常用于展示矩阵数据中不同单元格的相对数值大小。在将热图的单元格划分为多行时，可以将每个单元格中的数值按照一定的规则划分成多个部分，并分别用不同的颜色进行表示。通过这种方式，可以更加直观地展示数据的差异和趋势。

划分热图单元格为多行的优势在于：

提供更详细的数据展示：通过将单元格划分成多行，可以将更多的数据呈现在热图中，提供更详细的信息展示。
增强数据对比度：通过使用不同的颜色来表示不同的数值范围，可以增强数据的对比度，使得数据变化更加明显，更容易进行分析和理解。
减少信息丢失：在传统的热图中，较小的数值可能会因为颜色的相似而难以区分，而将单元格划分为多行后，可以更精细地展示数据，减少信息的丢失。
适应大规模数据展示：对于大规模的矩阵数据，将单元格划分为多行可以有效地展示更多的数据，减少数据的压缩和损失，提供更好的数据展示效果。

应用场景：

金融行业：展示股票市场的涨跌情况、不同指标之间的相关性等。
生物学研究：展示基因表达谱、蛋白质相互作用网络等。
社交媒体分析：展示用户行为、内容互动情况等。
物流管理：展示地区间的运输流量、货物分布情况等。

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用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

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图形解读系列 | 给你5个示例，你能看懂常用热图使用吗？

实际上，任何一个表格数据都可以转换为热图展示。热图基本解读热图通过将数据矩阵中的各个值按一定规律映射为颜色展示，利用颜色变化来可视化比较数据。...当应用于数值矩阵时，热图中每个单元格的颜色展示的是行变量和列变量交叉处的数据值的大小；若行为基因，列为样品，则是对应基因在对应样品的表达值；若行和列都为样品，展示的可能是对应的两个样品之间的相关性。...数字映射到颜色可以分为线性映射和区间映射。线性映射是每个值都对应一个颜色，区间映射是把数值划分为不同的区间块，每个区间块的所有数字采用同一个颜色显示。两者没有优劣好坏之分，具体使用取决于展示意图。...proof=true 样本相关性热图样本相关性热图为对称热图，每个单元格代表一个相关性值，具体是哪种类型的相关性可从图例 (Legend)获取。一般结合层级聚类展示，样品相似度高的聚在一起。...这是理解图的关键，也是画图的关键。热图绘制需要的数据与最后呈现的热图一般是一致的，数据中每一行对应于热图中每一行，数据中每一列对应于热图每一列。如果做了聚类分析，顺序可能会变。

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matplotlib基础绘图命令之imshow

imshow方法首先将二维数组的值标准化为0到1之间的值，然后根据指定的渐变色依次赋予每个单元格对应的颜色，就形成了热图。...完整的内置colormap的列表见如下链接 https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html 2. aspect aspect用于指定热图的单元格的大小...4. origin orign参数指定绘制热图时的方向，默认值为upper, 此时热图的右上角为(0, 0), 当设置为lower时，热图的左下角为(0,0), 用法如下 plt.imshow(data...6. interpolation interprolation参数控制热图的显示形式，是一个较难理解的参数，同样的数据，不同取值对应的热图形式如下 ?...相比R语言中的热图，matplotlib中的热图没有聚类树的功能，需要自己手动来实现，但是可以很方便的添加图例，而且受益于matplotlib灵活的基础功能，可以实现非常复杂的如图。

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5个Python自动化EDA库

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