def heatmap(data, row_labels, col_labels, ax=None, cbar_kw={}, cbarlabel="", **kwargs): """ Create a heatmap from a numpy array and two lists of labels. Parameters --- data A 2D numpy array of shape (N, M). row_labels A list or array of length N with the labels for...
import seaborn as sns sns.heatmap(data_matrix) # data_matrix是二维数值数组 plt.show() 树形图(Tree Map) - 用于展示层次数据的构成,每个块的大小表示数值的大小。 from squarify import squarify plt.figure(figsize=(10, 10)) squarify.squarify(data, size='area') # data是包含数值和标签的字典 plt...
Heatmap热力图:用颜色表示数据点的密度,通常用于显示二维数据的分布情况。等高线图(Contour Plot):用于显示二维数据的等高线分布情况,通常采用颜色或线条厚度表示不同区域内的数值大小。极坐标图(Polar Plot):将平面坐标系转换为极坐标系,并用半径和角度表示变量之间的关系。雷达图(Radar Chart):用于表示多个变量之间的...
Distribution plot分布图 jointplot()双变量关系图 pairplot()变量关系组图 distplot()直方图,质量估计图 kdeplot()核函数密度估计图 rugplot()将数组中的数据点绘制为轴上的数据 Regression plots回归图 lmplot()回归模型图 regplot()线性回归图 residplot()线性回归残差图 Matrix plots矩阵图 heatmap()热力图 cluster...
1 Plot Types 基础图表：折线图、散点图、柱状图、饼图 高级图表：等高线图、热力图、3D 曲面图 统计图表：箱线图、直方图、误差棒图 Basic: Line plots, scatter plots, bar charts, pie charts Advanced: Contour plots, heatmaps, 3D surface plots Statistical: Box plots, histograms, error bars 2...
# Compute the correlation matrix corr_matrix = data.corr() # Create the heatmap sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', linewidths=0.5) plt.title('Correlation Matrix Heatmap') plt.show() In this example, we create a sample DataFrame, compute its correlation matrix, and the...
对于那些习惯使用Matplotlib的人来说,我们所要做的就是添加一个字母(使用iplot而不是plot),我们就可以得到一个更好看的交互式图表! 我们可以点击数据来获取更多细节,放大图的各个部分,我们稍后会看到,可以选择要高亮的内容。 如果我们想要绘制叠加的直方图,使用如下代码,同样非常简单: ...
# 水平向df.plot.barh( grid =True, colormap ='BuGn_r') 与垂直柱状图一样,如果想要柱状图实现堆叠效果,则加上:stacked=true 02 scatter散点图 绘制散点图,主要用到plt.scatter()这个函数。 x,y是必填参数; c(颜色:b--blue, c--cyan,g--green,k--black,m--magenta,r--red,w--white,y--yell...
plt.plot([1,2,3,4])#默认情况下[1,2,3,4]表示y 的 plt.show() 1. 2. 结果如下: 我们可以对轴上做一些设定: plt.plot([1,2,3,4])#默认情况下[1,2,3,4]表示y 的 plt.ylabel('y')#y轴的标签 plt.xlabel('x')#x轴的标签 ...
ax=sns.heatmap(corr,vmax=1,vmin=0,annot=True,annot_kws={"size":13,"weight":"bold"},linewidth=0.05) plt.xticks(fontsize=15) plt.yticks(fontsize=15) plt.xlabel("数据名称",fontsize=15) plt.ylabel("数据名称",fontsize=15) plt.title("不同数据间相关系数矩阵图",fontsize=20) ...