Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Візуалізація Матричних Даних | Розділ
Статистична візуалізація з Seaborn

bookВізуалізація Матричних Даних

heatmap — це графік, на якому значення даних представлені кольорами у вигляді матриці.

Це стандартний спосіб візуалізації матриць кореляцій (як змінні пов'язані між собою) або таблиць часових рядів (наприклад, місяці проти років).

Важливо: на відміну від scatterplot чи barplot, які приймають довгі списки даних, heatmap зазвичай вимагає, щоб дані були у матричному (2D) форматі. Це часто досягається за допомогою df.pivot_table() перед побудовою графіка.

Основні параметри

  • annot=True: відображає значення даних у кожній клітинці;
  • cmap: колірна палітра (градієнт), яку використовують. Поширені варіанти: 'viridis', 'coolwarm', 'magma';
  • fmt: код форматування рядка для відображення чисел;
  • 'd': цілі числа (без десяткових знаків);
  • '.2f': числа з плаваючою комою з 2 знаками після коми;
  • 'g': загальний формат (компактний);
  • linewidths / linecolor: додає чіткі межі між клітинками.

Приклад

Нижче наведено теплову карту, що показує кореляцію між числовими змінними у наборі даних tips.

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
Завдання

Swipe to start coding

Візуалізація кількості пасажирів, які подорожували авіаційним транспортом протягом років. Дані вже були перетворені у матрицю (upd_df) за допомогою pivot_table.

  1. Встановіть стиль на 'ticks'. Змініть колір фону фігури на 'seagreen' ('figure.facecolor').
  2. Створіть теплову карту:
  • Передайте upd_df як дані (це перший аргумент, тому data= не потрібно).
  • Використайте палітру кольорів 'viridis' (cmap).
  • Відобразіть числа у клітинках (annot=True).
  • Форматуйте числа за допомогою '0.99g' (загальний формат).
  • Встановіть колір ліній між клітинками на 'plum' (linecolor).
  1. Відобразіть графік.

Рішення

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 16
single

single

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

close

bookВізуалізація Матричних Даних

Свайпніть щоб показати меню

heatmap — це графік, на якому значення даних представлені кольорами у вигляді матриці.

Це стандартний спосіб візуалізації матриць кореляцій (як змінні пов'язані між собою) або таблиць часових рядів (наприклад, місяці проти років).

Важливо: на відміну від scatterplot чи barplot, які приймають довгі списки даних, heatmap зазвичай вимагає, щоб дані були у матричному (2D) форматі. Це часто досягається за допомогою df.pivot_table() перед побудовою графіка.

Основні параметри

  • annot=True: відображає значення даних у кожній клітинці;
  • cmap: колірна палітра (градієнт), яку використовують. Поширені варіанти: 'viridis', 'coolwarm', 'magma';
  • fmt: код форматування рядка для відображення чисел;
  • 'd': цілі числа (без десяткових знаків);
  • '.2f': числа з плаваючою комою з 2 знаками після коми;
  • 'g': загальний формат (компактний);
  • linewidths / linecolor: додає чіткі межі між клітинками.

Приклад

Нижче наведено теплову карту, що показує кореляцію між числовими змінними у наборі даних tips.

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
Завдання

Swipe to start coding

Візуалізація кількості пасажирів, які подорожували авіаційним транспортом протягом років. Дані вже були перетворені у матрицю (upd_df) за допомогою pivot_table.

  1. Встановіть стиль на 'ticks'. Змініть колір фону фігури на 'seagreen' ('figure.facecolor').
  2. Створіть теплову карту:
  • Передайте upd_df як дані (це перший аргумент, тому data= не потрібно).
  • Використайте палітру кольорів 'viridis' (cmap).
  • Відобразіть числа у клітинках (annot=True).
  • Форматуйте числа за допомогою '0.99g' (загальний формат).
  • Встановіть колір ліній між клітинками на 'plum' (linecolor).
  1. Відобразіть графік.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 16
single

single

some-alt