Python绘制斜率热力图
时间: 2025-01-27 17:01:18 浏览: 44
### 如何使用 Python 绘制斜率热力图
为了创建斜率图表并将其表示为热力图,通常会利用 `seaborn` 和 `matplotlib` 库的功能。这些库提供了丰富的工具来定制化视觉效果。
首先,加载必要的库:
```python
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline # 确保图像可以直接显示在 Jupyter Notebook 中[^3]
```
接着,准备用于展示的数据集。假设有一个时间序列数据集,其中每一列代表不同的类别或变量,在不同时间段上的变化情况可以通过斜率体现出来。这里构建一个简单的样例数据框:
```python
# 创建样本数据
data = {
'Category': ['A', 'B', 'C'],
'Year_2018': [10, 20, 30],
'Year_2019': [15, 25, 35],
'Year_2020': [20, 30, 40],
}
df = pd.DataFrame(data)
# 将 Category 设置为索引
df.set_index('Category', inplace=True)
print(df)
```
对于斜率图而言,重点在于计算相邻年份之间的差异值作为颜色强度的基础。因此,先要转换原始表格结构以便于后续处理:
```python
# 计算每一对连续年的差值
slope_df = df.diff(axis=1).iloc[:, 1:] # 只保留有实际数值的部分
print(slope_df)
```
最后一步就是应用 `heatmap()` 函数来自定义样式和配色方案,从而生成最终的斜率热力图:
```python
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.heatmap(
slope_df,
annot=df.iloc[:, 1:], # 显示原数值而非差分后的结果
fmt='.1f',
cmap='coolwarm', # 使用冷暖色调区分正负增长
cbar_kws={'label': 'Change Value'},
square=True # 方形格子更美观
)
plt.title('Slope Heatmap of Categories Over Years')
plt.show()
```
上述代码片段展示了如何通过 `seaborn` 的高级接口快速绘制出具有吸引力的统计图形——斜率热力图[^1]。此方法不仅限于此特定案例;只要调整输入矩阵的内容及其维度映射关系,就可以适应各种应用场景下的需求。
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