Pythonでseabornを使用してヒートマップセルのコメントにテキストを追加するにはどうすればよいですか?

ヒート マップは、データのパターンや傾向を特定するのに役立ち、テキスト ラベルや数値などの注釈をセルに追加することでさらにカスタマイズでき、データに関する追加情報を提供できます。この記事では、Python の Seaborn を使用してヒート マップのセル コメントにテキストを追加する方法について説明します。 Seaborn でテキストの注釈をカスタマイズするために利用できるさまざまな方法とオプション (フォント サイズ、色、テキストの書式設定など) を調べていきます。

ヒートマップ

ヒート マップ (またはヒート マップ) は、2 次元プロット上でさまざまな色を使用して現象の強度を表すデータ視覚化方法です。色相や彩度を変えることで、現象がどのようにクラスター化され、時間や空間とともに変化するかを読者に示します。ヒート マップは主に、クラスター ヒート マップと空間ヒート マップの 2 つのカテゴリに分類されます。

クラスター ヒートマップは、現象とカテゴリを行と列として表示し、固定サイズのセル マトリックスによってサイズ別に編成されます。クラスターの順序は意図的かつややランダムであり、統計研究を通じて示唆または明らかにされることを目的としています。セルのサイズは完全にランダムですが、読み取るには十分な大きさです。空間ヒート マップには単位の概念がありません。現象は常に変化するものとして見られるため、サイズの位置はその空間内の位置によって決まります。

Seaborn

の中国語訳:

Seaborn

Seaborn は、データからチャートやグラフを作成するための Python パッケージです。これは matplotlib に基づいており、pandas ライブラリとうまく連携します。

Seaborn は、データの発見、視覚化、理解に役立ちます。プロット手法を使用して完全なデータセットを含むデータ フレームと配列を処理し、必要なセマンティック マッピングと統計集計を実行することで、洞察力に富んだチャートを生成します。宣言型のデータセット中心の API を使用すると、チャート コンポーネントのレンダリングの技術的な詳細ではなく、チャート コンポーネントの意味に集中できます。

seaborn を使用してヒート マップを描画するための構文

リーリー

説明

中国語への翻訳:

説明

＃＃＃＃＃＃シリアルナンバー＃＃＃＃＃＃ ＃＃＃＃＃＃意味＃＃＃＃＃＃ 1.dt2.vamx と vmin3.cmap4.これは、さまざまなデータ セットをプロットするときにカラー マップを設定するために使用される中心値です。他のパラメータが指定されていない場合、このパラメータはデフォルトのカラーマップを変更します。 5.違うannot パラメーターの値が true の場合、データは各ヒート マップ セルに書き込まれます。 6.annot_kwsannot パラメーターの値が true の場合のみ、関数 matplotlib.axes.Axes.text() のパラメーターが定義されます。 行幅このパラメータは、各セル間の分割線の幅を定義します。 8.線の色このパラメータは、各セル間の分割線の色を定義します。 9.cバーカラーバーを描画する必要があるかどうかを定義します。

在热力图单元格注释中添加文本

热力图的行和列可以进行注释以提供额外的上下文。通常将annot选项设置为True以在热力图的顶部显示数据值。

Annot and fmt parameter

的中文翻译为：

Annot和fmt参数

• Annot − sns.heatmap() 的 annot（注释）功能允许您在 Python seaborn 热力图中显示与每个单元格关联的数值。我们可以显示所选单元格的原始数字，或根据您的指示显示不同的数字。将 True 传递给 annot 将导致在每个热力图单元格中显示该值。

• Fmt − annot参数仅允许将数值添加到Python热力图单元格中，而fmt参数允许添加字符串（文本）值。

在这里，创建了一个包含字符串值的2D numpy数组，并将其传递给annot。另外，字符串值"s"被传递给fmt。

Example

的中文翻译为：

示例

import numpy as n
import matplotlib.pyplot as p
import seaborn as s

# creating random data using numpy
df = n.array([[11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25]])

# creating text array using numpy
tx = n.array([['Amy', 'Bryn', 'Calis', 'Daisy', 'Eagel'], ['Fin', 'Garry', 'Hary', 'Ingleis', 'Jack'],
   ['Kim', 'Lasy', 'Mia', 'Nia', 'Olivia']])

# creating subplot
figure, axx = p.subplots()
 
# defining heatmap on current axes using seaborn 
axx = s.heatmap(df, annot=tx, fmt="")

输出

结论

在本文中，我们了解到热力图可以在二维图表中显示现象的大小，并可用于数据可视化。我们已经看到了如何使用Python的Seaborn库来定义热力图，以及定义热力图的语法和参数。最后，我们还了解了如何使用属性annot和fmt来在热力图的单元格注释中添加文本。

属性
2D データセットを ndarray に変換するために使用されます。 pandas を使用した DataFrame が提供されている場合、列データを使用して行と列を指定できます。
カラーマップの開始点として使用される値を提供します。指定しない場合、値はデータおよび他のキーワード引数から推測されます。
データ値を色空間にマッピングする方法を定義します。デフォルト値が指定されていない場合は、中心値が設定されているかどうかによって決まります。		＃＃＃＃＃＃中心＃＃＃＃＃＃
＃＃＃＃＃＃7。＃＃＃＃＃＃

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