一行 Python 代码轻松构建树状热力图("Python一行代码实现树状热力图构建，轻松上手！")

原创

ithorizon 7个月前 (10-20) 阅读数 31 #后端开发

Python一行代码实现树状热力图构建，轻松上手！

引言

在数据可视化领域，热力图是一种非常直观且有效的展示数据分布的工具。而树状热力图（也称为树状图或树状结构热力图）则是在热力图在出现的同时，加入了一种层次结构，促使数据的层次关系更加明了。本文将向您展示怎样使用Python一行代码轻松构建树状热力图，让您迅捷上手！

一、树状热力图简介

树状热力图是一种将树状结构与热力图相结合的可视化工具，它可以直观地展示数据在不同层次上的分布情况。这种图表特别适用于展示具有层次结构的数据，如组织结构、分类数据等。

二、Python一行代码实现树状热力图

在这里，我们将使用Python的seaborn库和matplotlib库来实现树状热力图的构建。以下是一行代码实现树状热力图的示例：


import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
def plot hierarchical_heatmap(data, row_colors, col_colors):
    sns.heatmap(data, annot=True, fmt=".1f", cmap="YlGnBu", cbar_kws={"label": "Value"}, 
                row_colors=row_colors, col_colors=col_colors)
    plt.show()

下面我们将逐步解析这行代码的含义。

三、代码解析

1. 首先，我们需要导入所需的库：


import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

2. 接下来，定义一个函数plot hierarchical_heatmap，该函数接收三个参数：数据集data，行颜色row_colors和列颜色col_colors。


def plot hierarchical_heatmap(data, row_colors, col_colors):

3. 在函数内部，使用seaborn.heatmap函数绘制热力图。该函数的参数如下：

data：数据集，通常是一个二维数组或Pandas DataFrame。

annot=True：在热力图的每个单元格中显示数值。

fmt=".1f"：数值的格式化做法。

cmap="YlGnBu"：热力图的颜色映射。

cbar_kws={"label": "Value"}：颜色条的标签。

row_colors：行颜色，可以是一个颜色列表或Pandas Series。

col_colors：列颜色，可以是一个颜色列表或Pandas Series。


sns.heatmap(data, annot=True, fmt=".1f", cmap="YlGnBu", cbar_kws={"label": "Value"}, 
            row_colors=row_colors, col_colors=col_colors)

4. 最后，使用matplotlib.pyplot.show()函数显示热力图。


plt.show()

四、实例演示

下面我们将通过一个实例来演示怎样使用这行代码构建树状热力图。


import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个数据集
data = np.random.rand(5, 5)
# 创建行颜色和列颜色
row_colors = sns.color_palette("coolwarm", len(data))
col_colors = sns.color_palette("coolwarm", len(data))
# 调用函数绘制树状热力图
plot hierarchical_heatmap(data, row_colors, col_colors)

运行上述代码，您将得到一个树状热力图，其中每个单元格的颜色描述该单元格的值，行和列的颜色则描述其所属的层次。