Traccia una mappa termica 2D con Matplotlib
-
Funzione
imshow()per tracciare una mappa termica 2D -
Heatmap 2D con la libreria
Seaborn -
Funzione
pcolormesh()
Per tracciare una mappa termica 2D, possiamo utilizzare uno dei seguenti metodi:
imshow()function with parametersinterpolation='nearest'andcmap='hot'- Biblioteca
Seaborn - Funzione
pcolormesh()
Funzione imshow() per tracciare una mappa termica 2D
La sintassi per possiamo usare la funzione imshow:
matplotlib.pyplot.imshow(X,
cmap=None,
norm=None,
aspect=None,
interpolation=None,
alpha=None,
vmin=None,
vmax=None,
origin=None,
extent=None,
shape= < deprecated parameter > ,
filternorm=1,
filterrad=4.0,
imlim= < deprecated parameter > ,
resample=None,
url=None,
*,
data=None,
**kwargs)
Codici di esempio:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.random((8, 8))
plt.imshow(data, cmap="cool", interpolation="nearest")
plt.show()
cmap è la mappa dei colori e possiamo scegliere anche un’altra colormaps incorporata da qui.
interpolation è il metodo di interpolazione che potrebbe essere nearest, bilinear, hamming, ecc.
Heatmap 2D con la libreria Seaborn
La libreria Seaborn è costruita sopra Matplotlib. Potremmo usare la funzione seaborn.heatmap() per creare una mappa termica 2D.
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pylab as plt
data = np.random.rand(8, 8)
ax = sns.heatmap(data, linewidth=0.3)
plt.show()
Seaborn traccia anche un gradiente a lato della heatmap.
Funzione pcolormesh()
Un altro modo per tracciare una mappa termica 2D è usare la funzione pcolormesh(), che crea un grafico a pseudo-colori con una griglia rettangolare non regolare. È un’alternativa più veloce alla funzione pcolor().
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
b, a = np.meshgrid(np.linspace(0, 5, 130), np.linspace(0, 5, 130))
c = (a ** 2 + b ** 2) * np.exp(-(a ** 2) - b ** 2)
c = c[:-1, :-1]
l_a = a.min()
r_a = a.max()
l_b = b.min()
r_b = b.max()
l_c, r_c = -np.abs(c).max(), np.abs(c).max()
figure, axes = plt.subplots()
c = axes.pcolormesh(a, b, c, cmap="copper", vmin=l_c, vmax=r_c)
axes.set_title("Heatmap")
axes.axis([l_a, r_a, l_b, r_b])
figure.colorbar(c)
plt.show()
Produzione:
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
LinkedIn