


Bagaimana untuk melukis peta haba menggunakan ECharts dalam Python
Cara melukis peta haba menggunakan ECharts dalam Python
Peta haba ialah cara visual untuk memaparkan perubahan data berdasarkan kedalaman warna Ia digunakan secara meluas dalam senario seperti menganalisis ketumpatan hotspot, trend dan analisis korelasi. Dalam Python, kita boleh menggunakan perpustakaan ECharts untuk melukis peta haba dan menunjukkan penggunaannya melalui contoh kod tertentu.
ECharts ialah perpustakaan visualisasi data yang berkuasa yang menyokong berbilang jenis carta, termasuk peta haba. Sebelum kita mula, kita perlu memasang perpustakaan ECharts terlebih dahulu. Ia boleh dipasang menggunakan pip melalui arahan berikut:
pip install pyecharts
Selepas pemasangan selesai, kita boleh melukis peta haba melalui kod berikut:
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")
Dalam kod di atas, kami mula-mula mengimport HeatMap
kelas dan Modul rawak
. Kemudian, satu set data rawak dijana melalui gelung berganda. Di sini kita menjana matriks 10x10, di mana nilai setiap elemen ialah integer rawak antara 0 dan 100. 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
dan menggunakan kaedah add_xaxis
untuk menetapkan julat nilai paksi-x dari 0 hingga 9 dan menggunakan add_yaxis
Kaedah menetapkan julat nilai paksi-y dari 0 hingga 9 dan menghantar data rawak yang dijana sebelum ini. Selepas menetapkan data paksi-x dan paksi-y, kami boleh menetapkan pilihan global peta haba melalui kaedah set_global_opts
. Di sini kami menyediakan pilihan pemetaan visual asas dan pilihan tajuk. 🎜🎜Akhir sekali, kami memanggil kaedah render
untuk menyimpan peta haba sebagai fail HTML. Anda boleh membuka fail dalam penyemak imbas untuk melihat hasil peta haba. 🎜🎜Melalui langkah di atas, kita boleh menggunakan ECharts dengan mudah untuk melukis peta haba dalam Python. Sudah tentu, ECharts juga menyokong lebih banyak pilihan dan fungsi tersuai Anda boleh menetapkan gaya carta, kesan interaktif, dsb. mengikut keperluan khusus anda. Saya harap artikel ini dapat membantu anda mula menggunakan ECharts untuk melukis peta haba dan memberi inspirasi kepada kreativiti anda dalam bidang visualisasi data. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melukis peta haba menggunakan ECharts dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Latihan yang cekap model pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah, dan artikel ini akan memberikan panduan terperinci. 1. Penyediaan Persekitaran: Pemasangan Python dan Ketergantungan: Sistem CentOS biasanya mempamerkan python, tetapi versi mungkin lebih tua. Adalah disyorkan untuk menggunakan YUM atau DNF untuk memasang Python 3 dan menaik taraf PIP: Sudoyumupdatepython3 (atau SudodnfupdatePython3), pip3install-upgradepip. CUDA dan CUDNN (Percepatan GPU): Jika anda menggunakan Nvidiagpu, anda perlu memasang Cudatool

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Apabila memilih versi pytorch di bawah CentOS, faktor utama berikut perlu dipertimbangkan: 1. Keserasian versi CUDA Sokongan GPU: Jika anda mempunyai NVIDIA GPU dan ingin menggunakan pecutan GPU, anda perlu memilih pytorch yang menyokong versi CUDA yang sepadan. Anda boleh melihat versi CUDA yang disokong dengan menjalankan arahan NVIDIA-SMI. Versi CPU: Jika anda tidak mempunyai GPU atau tidak mahu menggunakan GPU, anda boleh memilih versi CPU PyTorch. 2. Pytorch versi python

Dengan cekap memproses data pitorch pada sistem CentOS, langkah-langkah berikut diperlukan: Pemasangan Ketergantungan: Kemas kini pertama sistem dan pasang Python3 dan PIP: Sudoyumupdate-iSudoyumStallpython3-Isudoyumstallpython3-y Konfigurasi Persekitaran Maya (disyorkan): Gunakan Conda untuk membuat dan mengaktifkan persekitaran maya baru, contohnya: condacreate-n

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.
