Matplotlib로 2D 히트 맵을 그리는 방법

  1. 2D 히트 맵을 그리는imshow()함수
  2. Seaborn 라이브러리가있는 2D 히트 맵
  3. pcolormesh()함수

2D 히트 맵을 플로팅하기 위해 다음 방법 중 하나를 사용할 수 있습니다.

  • interpolation = 'nearest'cmap ='hot' 매개 변수를 가진imshow()함수
  • Seaborn 도서관
  • pcolormesh()함수

2D 히트 맵을 그리는imshow()함수

imshow 함수를 사용할 수있는 구문:

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)

예제 코드:


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.random((8, 8))
plt.imshow(data, cmap='cool', interpolation='nearest')
plt.show()

imshow 기능이있는 2D 히스토그램

cmap은 컬러 맵이며 여기에서 다른 내장colormaps도 선택할 수 있습니다.

interpolationnearest, bilinear, hamming등이 될 수있는 보간 방법입니다.

Seaborn 라이브러리가있는 2D 히트 맵

Seaborn 라이브러리는Matplotlib 위에 구축되었습니다. seaborn.heatmap() 함수을 사용하여 2D 히트 맵을 만들 수 있습니다.

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()

seaborn의 2D 히스토그램

시본은 또한 ‘히트 맵’의 측면에 그라디언트를 표시합니다.

pcolormesh()함수

2D 히트 맵을 그리는 또 다른 방법은pcolormesh()함수를 사용하는 것입니다.이 함수는 비정규 직사각형 그리드로 의사 색상 플롯을 만듭니다. pcolor() 함수보다 빠른 대안입니다.

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()

산출:

pcolormesh 기능이있는 2D 히스토그램