Como traçar um Heatmap 2D com Matplotlib
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imshow()Função de traçar o mapa térmico 2D -
Mapa térmico 2D com a biblioteca
Seaborn -
pcolormesh()Função
Para traçar um mapa de aquecimento 2D, podemos usar qualquer um dos seguintes métodos:
imshow()function with parametersinterpolation='nearest'andcmap='hot'- Biblioteca
Seaborn pcolormesh()função
imshow() Função de traçar o mapa térmico 2D
Sintaxe para que possamos utilizar a função 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)
Códigos de exemplo:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.random((8, 8))
plt.imshow(data, cmap='cool', interpolation='nearest')
plt.show()
O cmap é um mapa colorido e podemos escolher outro colormaps embutido também de aqui.
A interpolation é o método de interpolação que poderia ser nearest, bilinear, hamming, etc.
Mapa térmico 2D com a biblioteca Seaborn
A biblioteca Seaborn é construída em cima da Matplotlib. Poderíamos utilizar função seaborn.heatmap() para criar o heatmap 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 também traça um gradiente ao lado do heatmap.
pcolormesh() Função
Outra maneira de traçar o mapa térmico 2D é utilizando a função pcolormesh(), que cria um gráfico pseudo-colorido com uma grade retangular não-regular. É uma alternativa mais rápida à pcolor() função.
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()
Resultado:
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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