Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Leer Matrixgegevens Visualiseren | Sectie
Practice
Projects
Quizzes & Challenges
Quizzen
Challenges
/
Statistische Visualisatie Met Seaborn

bookMatrixgegevens Visualiseren

Een heatmap is een grafiek waarbij gegevenswaarden worden weergegeven als kleuren in een matrix.

Dit is de standaardmethode om correlatiematrices (hoe variabelen zich tot elkaar verhouden) of tijdreeksrasters (bijv. maanden versus jaren) te visualiseren.

Belangrijk: in tegenstelling tot scatterplot of barplot, die lange lijsten met gegevens gebruiken, vereist heatmap doorgaans dat uw gegevens in een matrix (2D)-formaat staan. Dit wordt vaak bereikt met df.pivot_table() voordat u de visualisatie maakt.

Belangrijkste parameters

  • annot=True: toont de gegevenswaarde in elke cel;
  • cmap: het kleurenschema (gradiënt) dat wordt gebruikt. Veelgebruikte opties: 'viridis', 'coolwarm', 'magma';
  • fmt: tekenreeks voor getalnotatie om te bepalen hoe getallen worden weergegeven;
  • 'd': gehele getallen (geen decimalen);
  • '.2f': kommagetallen met 2 decimalen;
  • 'g': algemeen formaat (compact);
  • linewidths / linecolor: voegt duidelijke randen toe tussen cellen.

Voorbeeld

Hier is een heatmap die de correlatie tussen numerieke variabelen in de tips dataset toont.

12345678910111213141516171819
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('tips') # 1. Calculate Correlation Matrix (creates the grid) corr_matrix = df.corr(numeric_only=True) # 2. Plot Heatmap sns.heatmap( data=corr_matrix, annot=True, # Show numbers fmt='.2f', # 2 decimal places cmap='coolwarm',# Red-Blue gradient linewidths=1 # Separation lines ) plt.show()
copy
Taak

Swipe to start coding

Visualiseer het aantal passagiers dat in de loop der jaren vliegt. De gegevens zijn al omgevormd tot een matrix (upd_df) met behulp van pivot_table.

  1. Stel de stijl in op 'ticks'. Wijzig de achtergrondkleur van de figuur naar 'seagreen' ('figure.facecolor').
  2. Maak een heatmap:
  • Gebruik upd_df als data (dit is het eerste argument, dus data= is niet nodig).
  • Gebruik de kleurenschaal 'viridis' (cmap).
  • Toon de getallen in de cellen (annot=True).
  • Formatteer de getallen met '0.99g' (algemeen formaat).
  • Stel de kleur van de lijnen tussen de cellen in op 'plum' (linecolor).
  1. Toon de visualisatie.

Oplossing

Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 1. Hoofdstuk 16
single

single

Vraag AI

expand

Vraag AI

ChatGPT

Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.

close

bookMatrixgegevens Visualiseren

Veeg om het menu te tonen

Een heatmap is een grafiek waarbij gegevenswaarden worden weergegeven als kleuren in een matrix.

Dit is de standaardmethode om correlatiematrices (hoe variabelen zich tot elkaar verhouden) of tijdreeksrasters (bijv. maanden versus jaren) te visualiseren.

Belangrijk: in tegenstelling tot scatterplot of barplot, die lange lijsten met gegevens gebruiken, vereist heatmap doorgaans dat uw gegevens in een matrix (2D)-formaat staan. Dit wordt vaak bereikt met df.pivot_table() voordat u de visualisatie maakt.

Belangrijkste parameters

  • annot=True: toont de gegevenswaarde in elke cel;
  • cmap: het kleurenschema (gradiënt) dat wordt gebruikt. Veelgebruikte opties: 'viridis', 'coolwarm', 'magma';
  • fmt: tekenreeks voor getalnotatie om te bepalen hoe getallen worden weergegeven;
  • 'd': gehele getallen (geen decimalen);
  • '.2f': kommagetallen met 2 decimalen;
  • 'g': algemeen formaat (compact);
  • linewidths / linecolor: voegt duidelijke randen toe tussen cellen.

Voorbeeld

Hier is een heatmap die de correlatie tussen numerieke variabelen in de tips dataset toont.

12345678910111213141516171819
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Load dataset df = sns.load_dataset('tips') # 1. Calculate Correlation Matrix (creates the grid) corr_matrix = df.corr(numeric_only=True) # 2. Plot Heatmap sns.heatmap( data=corr_matrix, annot=True, # Show numbers fmt='.2f', # 2 decimal places cmap='coolwarm',# Red-Blue gradient linewidths=1 # Separation lines ) plt.show()
copy
Taak

Swipe to start coding

Visualiseer het aantal passagiers dat in de loop der jaren vliegt. De gegevens zijn al omgevormd tot een matrix (upd_df) met behulp van pivot_table.

  1. Stel de stijl in op 'ticks'. Wijzig de achtergrondkleur van de figuur naar 'seagreen' ('figure.facecolor').
  2. Maak een heatmap:
  • Gebruik upd_df als data (dit is het eerste argument, dus data= is niet nodig).
  • Gebruik de kleurenschaal 'viridis' (cmap).
  • Toon de getallen in de cellen (annot=True).
  • Formatteer de getallen met '0.99g' (algemeen formaat).
  • Stel de kleur van de lijnen tussen de cellen in op 'plum' (linecolor).
  1. Toon de visualisatie.

Oplossing

Switch to desktopSchakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande opties
Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 1. Hoofdstuk 16
single

single

some-alt