Matplotlib로 2D 히트 맵을 그리는 방법
Suraj Joshi
2024년2월15일
2D 히트 맵을 플로팅하기 위해 다음 방법 중 하나를 사용할 수 있습니다.
interpolation = 'nearest'및cmap ='hot'매개 변수를 가진imshow()함수Seaborn도서관pcolormesh()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()
cmap은 컬러 맵이며 여기에서 다른 내장colormaps도 선택할 수 있습니다.
interpolation은 nearest, 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()
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()
출력:
작가: Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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