クイックラーニング: Python でヒートマップと散布図を描画する

クイック ラーニング: Python を使用したヒート マップと散布図の描画 (コード例付き)

はじめに:
データ視覚化におけるヒート マップと散布図 グラフは 2 つの一般的なグラフ タイプです。ヒート マップはデータの分布と変化傾向を視覚的に表示でき、散布図は複数のデータ ポイント間の相関関係を示すのに適しています。この記事では、Python を使用してこれら 2 つのグラフを描画する方法と具体的なコード例を紹介します。

1. ヒート マップを描画する

1. データの準備
   ヒート マップを描画するには、入力データとして 2 次元配列 (行列) を準備する必要があります。各要素の値は、その場所の色の深さまたは熱を表します。以下は、numpy ライブラリを使用して 3x3 ランダム行列を入力データとして生成する簡単な例です。

import numpy as np

data = np.random.rand(3, 3)

2. ヒート マップの描画
   matplotlib ライブラリの関数 imshow を使用して、ヒート マップを描画します。この関数は入力データとして 2 次元配列を受け取り、データの値に基づいて色の深さを自動的に決定できます。簡単な例を次に示します:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()  # 添加颜色渐变条
plt.show()

上記のコードでは、ホット カラーマップを使用して、小さい値を明るい黄色に、大きい値を濃い赤色にマッピングし、補間を使用して指定します。パラメータ補間方式。

2. 散布図の描画

1. データの準備
   散布図を描画するには、データの x 座標と y 座標を表す 2 つの 1 次元配列を準備する必要があります。それぞれポイント。以下は、numpy ライブラリを使用してデータ ポイントのランダムなセットを生成する簡単な例です。

import numpy as np

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

2. 散布図をプロットする
   matplotlib ライブラリの散布図関数を使用して、散布図をプロットします。プロット。この関数は、データ点の x 座標と y 座標をそれぞれ表す 2 つの 1 次元配列を入力データとして受け入れます。以下に簡単な例を示します。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(x, y, marker='o', c='r')  # 使用红色的圆点表示散点图
plt.xlabel('X')  # 设置x轴标签
plt.ylabel('Y')  # 设置y轴标签
plt.title('Scatter Plot')  # 设置图表标题
plt.show()

上記のコードでは、散布点のマーカー形状を指定するために marker パラメーターを使用し、散布点の色を指定するために c パラメーターを使用します。

結論:
この記事では、Python を使用してヒート マップと散布図を描画する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。これらのサンプル コードを学習することで、読者はヒート マップや散布図の描画をすぐに開始し、データの視覚的な分析を行うことができます。同時に、読者は自分のニーズに応じて二次開発と最適化を実行し、よりパーソナライズされたデータ視覚化効果を実現することもできます。

以上がクイックラーニング: Python でヒートマップと散布図を描画するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。