So zeichnen Sie eine Heatmap mit ECharts in Python
Heatmap ist eine visuelle Möglichkeit, Datenänderungen basierend auf der Farbtiefe anzuzeigen. Sie wird häufig in Szenarien wie der Analyse von Hotspot-Dichte, Trend- und Korrelationsanalysen verwendet. In Python können wir die ECharts-Bibliothek verwenden, um Heatmaps zu zeichnen und ihre Verwendung anhand spezifischer Codebeispiele zu demonstrieren.
ECharts ist eine leistungsstarke Datenvisualisierungsbibliothek, die mehrere Diagrammtypen unterstützt, einschließlich Heatmaps. Bevor wir beginnen, müssen wir zunächst die ECharts-Bibliothek installieren. Es kann mit pip über den folgenden Befehl installiert werden:
pip install pyecharts
Nach Abschluss der Installation können wir die Heatmap mit dem folgenden Code zeichnen:
from pyecharts.charts import HeatMap import random data = [] for i in range(10): for j in range(10): data.append([i, j, random.randint(0, 100)]) heatmap = ( HeatMap() .add_xaxis(range(10)) .add_yaxis("", range(10), data) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), title_opts=opts.TitleOpts(title="热力图示例") ) ) heatmap.render("heatmap.html")
Im obigen Code importieren wir zuerst den HeatMap
Klasse und zufälliges
Modul. Anschließend wird durch eine Doppelschleife ein Satz Zufallsdaten generiert. Hier generieren wir eine 10x10-Matrix, wobei der Wert jedes Elements eine zufällige ganze Zahl zwischen 0 und 100 ist. HeatMap
类和random
模块。然后,通过一个双重循环生成了一组随机数据。这里我们生成了一个10x10的矩阵,每个元素的值是一个0到100之间的随机整数。
接下来,我们创建了一个HeatMap
实例,并利用add_xaxis
方法设置x轴的值范围为0到9,利用add_yaxis
方法设置y轴的值范围为0到9,并传入之前生成的随机数据。
在设置完x轴和y轴的数据之后,我们可以通过set_global_opts
方法来设置热力图的全局选项。这里我们设置了一个基本的视觉映射选项和标题选项。
最后,我们调用render
HeatMap
und verwenden die Methode add_xaxis
, um den Wertebereich der x-Achse von 0 bis 9 festzulegen, und verwenden den add_yaxis
Die Methode legt den Wertebereich der y-Achse von 0 bis 9 fest und übergibt die zuvor generierten Zufallsdaten. Nachdem wir die x- und y-Achsendaten festgelegt haben, können wir die globalen Optionen der Heatmap über die Methode set_global_opts
festlegen. Hier richten wir eine grundlegende visuelle Zuordnungsoption und Titeloptionen ein. 🎜🎜Abschließend rufen wir die Methode render
auf, um die Heatmap als HTML-Datei zu speichern. Sie können die Datei in einem Browser öffnen, um die Heatmap-Ergebnisse anzuzeigen. 🎜🎜Durch die oben genannten Schritte können wir ECharts problemlos zum Zeichnen von Heatmaps in Python verwenden. Natürlich unterstützt ECharts auch individuellere Optionen und Funktionen. Sie können den Diagrammstil, interaktive Effekte usw. entsprechend Ihren spezifischen Anforderungen festlegen. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen den Einstieg in die Verwendung von ECharts zum Zeichnen von Heatmaps erleichtern und Ihre Kreativität im Bereich der Datenvisualisierung anregen. 🎜Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo zeichnen Sie eine Heatmap mit ECharts in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!