超简单Python画Heatmap-热力图 -plotly库
【摘要】
超简单Python画Heatmap热力图 -库plotly
在画热力图之前需要安装一个 Plotly 的第三方库
pip install plotly
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超简单Python画Heatmap热力图 -库plotly
pip install plotly
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数据解释
导入的数据格式为两个.csv的表格，由于懒惰没有再处理原始数据集了，具体传值赋值 pandas 均能实现。其中的 T2_All_Value 代表多列 z轴 ，x_y_axis 代表对应z轴的 x、y坐标。
T2_All_Value
x_y_axis
上代码
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
import plotly.graph_objects as go
# 关于取xyz的值做矩阵
df_all_T2 = pd.read_csv('T2_All_Value.csv', index_col=0) # index_col=0用于消除unnamed:0列
# 读取T2数据集的行列数
q1 = df_all_T2.shape[1] # 列数
r1 = df_all_T2.shape[0] # 行数
print('T2有%r行，%r列。' % (r1, q1))
# 读取x和y轴数据
df_x_y = pd.read_csv('x_y_axis.csv')
# 获取表格的行列数q,r
q2 = df_x_y.shape[1] # 列数
r2 = df_x_y.shape[0] # 行数
print('x_y有%r行，%r列。' % (r2, q2))
list_ix = []
list_iy = []
list_iz = []
def choose_layer(layers):
for xx in range(r2 + 1):
if xx < r2:
IIx = df_x_y.iloc[xx, 0]
IIy = df_x_y.iloc[xx, 1]
IIz = df_all_T2.iloc[xx, layers]
# print('[x, y, z] = [%r, %r, %r]' % (IIx, IIy, IIz))
# 将每个坐标轴存入一个list中
list_ix.append(IIx)
list_iy.append(IIy)
list_iz.append(IIz)
# print('本次的数据：', one_data)
mmx = list_ix
mmy = list_iy
mmz = list_iz
return mmx, mmy, mmz
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上面Function的到输入数据，每个mmx、mmy、mmz代表的是x-y-z轴的数据列表，类型为 list。
def get_data(mmxx, mmyy, mmzz):
df = pd.DataFrame(data=[v for v in zip(mmxx, mmyy, mmzz)], columns=['x', 'y', 'Value'])
return df
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上一段 get_data() 主要将输入数据变成DataFrame的格式输出。
主函数 代码如下：
if __name__ == '__main__':
# SIZE = 100
for i in range(1, q1):
mmx, mmy, mmz = choose_layer(i)
df = get_data(mmxx=mmx, mmyy=mmy, mmzz=mmz)
layout = go.Layout(
# plot_bgcolor='red', # 图背景颜色
paper_bgcolor='white', # 图像背景颜色
autosize=True,
# width=2000,
# height=1200,
title=str(i) + '-热力图',
titlefont=dict(size=30, color='gray'),
# 图例相对于左下角的位置
legend=dict(
x=0.02,
y=0.02
),
# x轴的刻度和标签
xaxis=dict(title='x坐标轴数据', # 设置坐标轴的标签
titlefont=dict(color='red', size=20),
tickfont=dict(color='blue', size=18, ),
tickangle=45, # 刻度旋转的角度
showticklabels=True, # 是否显示坐标轴
# 刻度的范围及刻度
# autorange=False,
# range=[0, 100],
# type='linear',
),
# y轴的刻度和标签
yaxis=dict(title='y坐标轴数据', # 坐标轴的标签
titlefont=dict(color='blue', size=18), # 坐标轴标签的字体及颜色
tickfont=dict(color='green', size=20, ), # 刻度的字体大小及颜色
showticklabels=True, # 设置是否显示刻度
tickangle=-45,
# 设置刻度的范围及刻度
autorange=True,
# range=[0, 100],
# type='linear',
),
)
fig = go.Figure(data=go.Heatmap(
showlegend=True,
name='Value',
x=df['x'],
y=df['y'],
z=df['Value'],
type='heatmap',
),
layout=layout
)
fig.update_layout(margin=dict(t=100, r=150, b=100, l=100), autosize=True)
fig.show()
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最终热力图效果如图所示
右上角有交互功能，可 放大、缩小、保存、移动等系列操作。
完整代码
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
import plotly.graph_objects as go
# 关于取xyz的值做矩阵
df_all_T2 = pd.read_csv('T2_All_Value.csv', index_col=0) # index_col=0用于消除unnamed:0列
# 读取T2数据集的行列数
q1 = df_all_T2.shape[1] # 列数
r1 = df_all_T2.shape[0] # 行数
print('T2有%r行，%r列。' % (r1, q1))
# 读取x和y轴数据
df_x_y = pd.read_csv('x_y_axis.csv')
# 获取表格的行列数q,r
q2 = df_x_y.shape[1] # 列数
r2 = df_x_y.shape[0] # 行数
print('x_y有%r行，%r列。' % (r2, q2))
list_ix = []
list_iy = []
list_iz = []
one_data = []
all_data = []
for xx in range(r2 + 1):
if xx < r2:
IIx = df_x_y.iloc[xx, 0]
IIy = df_x_y.iloc[xx, 1]
IIz = df_all_T2.iloc[xx, 7]
# one_data.append(IIx)
# print('ddddddd:', one_data)
# all_data.append(one_data)
# print('[x, y, z] = [%r, %r, %r]' % (IIx, IIy, IIz))
# 将每个坐标轴存入一个list中
list_ix.append(IIx)
list_iy.append(IIy)
list_iz.append(IIz)
# print('本次的数据：', one_data)
print('xxx:', list_ix)
print('yyy', list_iy)
print('zzz', list_iz)
mmx = list_ix
mmy = list_iy
mmz = list_iz
print('duoshaogehsu', len(mmx))
long = len(mmx) # 取LIST长度
# for ir in tqdm(range(long)):
# # for ie in ():
for ie, iu, io in tqdm(zip(mmx, mmy, mmz)):
# print('shenmgui:', ie)
one_data.append(ie)
# print('aaaaaa:',one_data)
one_data.append(iu)
# print('ssssss:', one_data)
one_data.append(io)
# print('cccccc:', one_data)
# time.sleep(1)
all_data.append(one_data)
# print('牛逼的循环：', all_data)
one_data = []
print('dasd asdas :', all_data)
data = all_data
xdata = list(set(mmx))
ydata = list(set(mmy))
bx = []
by = []
print('changdu1:', len(xdata))
print('changdu2:', len(ydata))
print('changdu3:', len(mmz))
for i_i in xdata:
bx.append(str(i_i))
for i_j in ydata:
by.append(str(i_j))
print('字符串类型的xdata：', bx)
print('字符串类型的ydata：', by)
xdata = bx
ydata = by
def get_data(mmxx, mmyy, mmzz):
df = pd.DataFrame(data=[v for v in zip(mmxx, mmyy, mmzz)], columns=['x', 'y', 'z'])
return df
if __name__ == '__main__':
# SIZE = 100
df = get_data(mmxx=mmx, mmyy=mmy, mmzz=mmz)
layout = go.Layout(
# plot_bgcolor='red', # 图背景颜色
paper_bgcolor='white', # 图像背景颜色
autosize=True,
# width=2000,
# height=1200,
title='T2热力图',
titlefont=dict(size=30, color='gray'),
# 图例相对于左下角的位置
legend=dict(
x=0.02,
y=0.02
),
# x轴的刻度和标签
xaxis=dict(title='x坐标轴数据', # 设置坐标轴的标签
titlefont=dict(color='red', size=20),
tickfont=dict(color='blue', size=18, ),
tickangle=45, # 刻度旋转的角度
showticklabels=True, # 是否显示坐标轴
# 刻度的范围及刻度
# autorange=False,
# range=[0, 100],
# type='linear',
),
# y轴的刻度和标签
yaxis=dict(title='y坐标轴数据', # 坐标轴的标签
titlefont=dict(color='blue', size=18), # 坐标轴标签的字体及颜色
tickfont=dict(color='green', size=20, ), # 刻度的字体大小及颜色
showticklabels=True, # 设置是否显示刻度
tickangle=-45,
# 设置刻度的范围及刻度
autorange=True,
# range=[0, 100],
# type='linear',
),
)
fig = go.Figure(data=go.Heatmap(
showlegend=True,
name='Value',
x=df['x'],
y=df['y'],
z=df['z'],
type='heatmap',
),
layout=layout
)
fig.update_layout(margin=dict(t=100, r=150, b=100, l=100), autosize=True)
fig.show()
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"
你背转的侧影
组成你姓名的声音
你笑声的曲调
这些都是你留给我的闪闪发亮的物事
"
Respect ！
文章来源: blog.csdn.net，作者：府学路18号车神，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：blog.csdn.net/weixin_44333889/article/details/118441697
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