快捷導(dǎo)航

python使用matplotlib繪制熱圖

更新時間：2018年11月07日 14:16:56 作者：coder_Gray

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python使用matplotlib繪制熱圖，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

python常用的繪圖庫就是matplotlib，今天在給公司繪圖時，偶然間發(fā)現(xiàn)matplotlib可以繪制熱圖，并且十分簡潔，拿出來跟大家分享一下。（由于涉及到公司數(shù)據(jù)問題，這里采用隨機數(shù)生成數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗）

import random
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib import axes
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname='/Library/Fonts/Songti.ttc')
 
def draw():
 #定義熱圖的橫縱坐標(biāo)
 xLabel = ['A','B','C','D','E']
 yLabel = ['1','2','3','4','5']
 
 #準(zhǔn)備數(shù)據(jù)階段，利用random生成二維數(shù)據(jù)（5*5）
 data = []
 for i in range(5):
  temp = []
  for j in range(5):
   k = random.randint(0,100)
   temp.append(k)
  data.append(temp)
 
 #作圖階段
 fig = plt.figure()
 #定義畫布為1*1個劃分，并在第1個位置上進(jìn)行作圖
 ax = fig.add_subplot(111)
 #定義橫縱坐標(biāo)的刻度
 ax.set_yticks(range(len(yLabel)))
 ax.set_yticklabels(yLabel, fontproperties=font)
 ax.set_xticks(range(len(xLabel)))
 ax.set_xticklabels(xLabel)
 #作圖并選擇熱圖的顏色填充風(fēng)格，這里選擇hot
 im = ax.imshow(data, cmap=plt.cm.hot_r)
 #增加右側(cè)的顏色刻度條
 plt.colorbar(im)
 #增加標(biāo)題
 plt.title("This is a title", fontproperties=font)
 #show
 plt.show()
 
d = draw()

效果圖如下：

為了更清晰地看出二維數(shù)值矩陣與熱圖之間的對應(yīng)關(guān)系，我們輸出二維矩陣：

[[17, 96, 11, 99, 83], [18, 17, 58, 18, 80], [87, 79, 15, 53, 4], [86, 53, 48, 36, 23], [25, 4, 94, 100, 71]]

從對應(yīng)關(guān)系我們可以看出，圖像的左上角為坐標(biāo)原點，第一行對應(yīng)的二維矩陣中的第一行數(shù)據(jù)，以此類推。
同時我們可以看出數(shù)值越大的單元，對應(yīng)熱圖中的顏色越深。其實這是一個可選項，只需要改變im = ax.imshow(data, cmap=plt.cm.hot_r)中的參數(shù)cmap為hot_r，其中_r的意思是就是按照顏色越深，數(shù)值越大，如果想數(shù)值越大，顏色越淺，只需要去掉_r，直接為hot就行。同時這個hot是熱圖配色的其中一個主題，主題色參數(shù)可選：