Python : créer des cartes thermiques pour la visualisation de données

Name: Python : créer des cartes thermiques pour la visualisation de données
Author: Brian Higgins

Créez des cartes thermiques pour la visualisation des données.

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Cours : à la demande

Bonjour, je m'appelle Brian Higgins et dans ces leçons je vais vous montre comment créer des cartes thermiques pour la visualisation des données. Dans cette leçon, je vais vous montrer comment créer un plan bidimensionnel carte de chaleur. Nous ajouterons ensuite du style à la carte thermique, puis nous ajouterons créez une carte thermique interactive à l'aide de HVPlot. Créons notre première carte thermique. Une carte thermique 2D ou bidimensionnelle est une visualisation de données qui montre l'ampleur des données en utilisant des couleurs. Tout d'abord, nous allons créer une carte thermique 2D à l'aide de Matplotlib. pyplot fonction imshow. La fonction imshow prend les données et un nom de carte de couleurs comme Paramètres d'entrée. Les valeurs de la carte des couleurs peuvent être trouvées sur cette page Web présentée ici. vous pouvez y faire référence pour toutes les valeurs possibles que vous peut utiliser pour différentes couleurs dans votre carte thermique. Examinons maintenant le code dans la cellule suivante. Nous allons donc importer la bibliothèque NumPy en tant qu'alias np et nous utiliserons pyplot avec l'alias PLT. Nous allons donc tracer une carte thermique 2D en utilisant le Méthode PiPlot IamShow. Tout d'abord, avant de faire cela, nous allons créer un format 10 x 10 tableau de valeurs flottantes aléatoires. Ainsi, une valeur flottante est tout ce qui contient une décimale, et le les valeurs vont de zéro à 0,999. Nous allons donc utiliser la fonction aléatoire de NumPy, et nous passerons en 10 lignes et 10 colonnes comme dimensions de le tableau de données que nous voulons créer. Et nous placerons cela dans le tableau appelé data. Ensuite, nous appellerons la fonction imshow de pyplot qui créez notre carte thermique pour nous. Et nous passerons dans le tableau 10 x 10 appelé data que nous vient de créer avec notre carte de couleurs dans ce cas, le la carte des couleurs sera nommée chaude et chaude signifiera que nous sommes utiliser des couleurs qui sont des rouges et les oranges et les jaunes. Ensuite, nous ajouterons simplement un titre à notre carte thermique pour indiquer que c'est une carte thermique 2D utilisant la fonction I am show. Montrons donc à quoi ressemble cette intrigue. OK, remarquez que nous avons créé une carte thermique 2D avec imshow, et il a des couleurs chaudes, et ce sont des jaunes, des rouges, des oranges, et les bruns, essentiellement. Ensuite, nous allons créer une autre carte thermique 2D à l'aide de Matplotlib. pyplot pCouleurMesh fonction. Cette fonction est donc un peu différente. La fonction pColorMesh prend des données et une valeur de carte de couleurs comme paramètres d'entrée, identiques à ceux de IM Show, mais la différence entre IM Show et pColorMesh c'est que, tout d'abord, pColorMesh est beaucoup plus rapide. L'indexation pour IM Show commence en haut à gauche du graphique. Contrairement à pColorMesh, l'indexation commence en bas à gauche. Donc, si vous remarquez en revenant à notre carte thermique d'exposition IAM, le l'index 0, 0 est en haut à gauche. Nous verrons quelque chose de différent dans notre maillage p-color. Encore une fois, notre code sera très similaire à ce que nous avons fait utilisant auparavant NumPy et PyPlot, un tableau aléatoire de 10 par 10 flotteurs allant de 0 à 0,99 et ensuite nous allons appeler pColorMesh. Maintenant, c'est la différence avec la dernière cellule de code et encore nous allons transmettre des données et notre carte de couleurs. Dans ce cas, nous utiliserons la palette de couleurs appelée blues. Et donc il aura une gamme différente de couleurs bleues dans notre carte de chaleur. Et nous donnerons simplement un titre différent. Encore une fois, ce sera une carte thermique 2D appelée depuis Color Mesh. Montrons donc cette carte thermique. D'accord, alors remarquez ici que nous avons créé une carte thermique 2D en utilisant fonction pColorMesh, et nous avons différentes couleurs bleues, quelque chose allant du blanc au bleu très foncé, apparaissant dans le différentes cellules de notre carte thermique. Et l'autre chose est en bas à gauche, notre indexation commence par le 0, 0 ici. Merci d'avoir regardé. Restez à l'écoute pour notre prochaine leçon où nous ajouterons du style à notre carte thermique.

Intermédiaire Fournisseur : Brian Higgins 3 leçons · 12m en Arabe, Allemand, Anglais, Espagnol, Français, Portugais, Chinese

Description du cours

Dans ces leçons, vous apprendrez à créer une carte thermique bidimensionnelle. Dans un premier temps, vous allez créer des cartes thermiques à l'aide de la sous-bibliothèque Python Matplotlib Library Pyplot. Nous allons simuler les données de carte thermique générées à l'aide de la fonction aléatoire Numpy pour un tableau bidimensionnel de valeurs. Nous montrerons comment styliser des cartes thermiques avec des étiquettes, un titre, une coloration et une barre de couleurs, et vous apprendrez également la différence entre la fonction Pyplot imshow() et la fonction pcolormesh() pour créer des cartes thermiques.

Nous vous montrerons également comment utiliser la bibliothèque Python Seaborn pour générer une carte thermique. Les avantages de la carte thermique Seaborn seront illustrés en montrant la fonction d'annotation des cellules de la carte thermique. Vous apprendrez également à créer une carte thermique interactive à l'aide de HVPlot, en ajoutant un widget de barre d'outils interactif qui vous permettra d'explorer le graphique de la carte thermique et d'obtenir des informations sur ces données.

Ce que vous allez apprendre

Créer des cartes thermiques (heatmaps) bidimensionnelles à l'aide de la sous-bibliothèque Pyplot de Matplotlib en Python
Simuler des données de carte thermique à l'aide de la fonction Numpy random pour un tableau de valeurs à deux dimensions
Mettre en forme une carte thermique avec des étiquettes, un titre, des couleurs et une barre de couleurs (color bar)
Faire la distinction entre les fonctions `imshow()` et `pcolormesh()` de Pyplot pour la création de cartes thermiques
Générer une carte thermique annotée à l'aide de la bibliothèque Python Seaborn
Construire une carte thermique interactive avec HVPlot, en ajoutant un widget de barre d'outils pour explorer les données en profondeur

Points clés à retenir

Des cartes thermiques (heatmaps) peuvent être créées dans Matplotlib à l'aide de la sous-bibliothèque Pyplot, avec des données simulées générées par la fonction aléatoire Numpy.
Les cartes thermiques peuvent être stylisées avec des étiquettes, un titre, des couleurs et une barre de couleurs.
Les fonctions `imshow()` et `pcolormesh()` de Pyplot offrent différentes approches pour créer des cartes thermiques.
La bibliothèque Seaborn permet de générer des cartes thermiques et prend en charge une fonction d'annotation pour les cellules de la carte thermique.
Une carte thermique interactive construite avec HVPlot comprend un widget de barre d'outils qui vous permet d'explorer en profondeur le graphique pour obtenir des informations plus détaillées.

Foire aux questions

Que vais-je apprendre dans ce cours ?

Vous apprendrez à créer des cartes thermiques bidimensionnelles à l'aide de Pyplot de Matplotlib, à les styliser avec des étiquettes, des titres, des couleurs et des barres de couleurs, à générer des cartes thermiques annotées avec Seaborn et à créer une carte thermique interactive à l'aide d'HVPlot.

Quelles bibliothèques Python ce cours couvre-t-il ?

Le cours couvre la sous-bibliothèque Pyplot de Matplotlib, Numpy (pour simuler les données des cartes thermiques), Seaborn et HVPlot.

Quelle est la différence entre imshow() et pcolormesh() ?

Ce sont toutes deux des fonctions Pyplot pour créer des cartes thermiques ; le cours démontre la différence entre les fonctions imshow() et pcolormesh().

Ce cours couvre-t-il les cartes thermiques interactives ?

Oui. Vous apprendrez à créer une carte thermique interactive à l'aide de HVPlot, en ajoutant un widget de barre d'outils interactif qui vous permet de plonger dans le graphique de la carte thermique et d'obtenir des informations sur les données.

Quelles compétences ce cours aide-t-il à développer ?

Il permet de développer des compétences en visualisation de données, en cartographie de données, en cartes thermiques (heatmaps), en visualisation de l'information et en visualisation scientifique.