【Plotly-驯化】一文教你学会画最美动态可视化的热力图：heatmap技巧

【Plotly-驯化】一文教你学会画最美动态可视化的热力图：heatmap技巧

本次修炼方法请往下查看
在这里插入图片描述

🌈 欢迎莅临我的个人主页 👈这里是我工作、学习、实践 IT领域、真诚分享 踩坑集合，智慧小天地！
🎇 免费获取相关内容文档关注：微信公众号，发送 pandas 即可获取
🎇 相关内容视频讲解 B站

🎓 博主简介：AI算法驯化师，混迹多个大厂搜索、推荐、广告、数据分析、数据挖掘岗位 个人申请专利40+，熟练掌握机器、深度学习等各类应用算法原理和项目实战经验。

🔧 技术专长：在机器学习、搜索、广告、推荐、CV、NLP、多模态、数据分析等算法相关领域有丰富的项目实战经验。已累计为求职、科研、学习等需求提供近千次有偿|无偿定制化服务，助力多位小伙伴在学习、求职、工作上少走弯路、提高效率，近一年好评率100% 。

📝 博客风采：积极分享关于机器学习、深度学习、数据分析、NLP、PyTorch、Python、Linux、工作、项目总结相关的实用内容。

🌵文章目录🌵

- 🎯 1. 基本介绍
- 🔍 2. 原理介绍
- 🔍 3. 画图实践
- - 3.1 数据准备
  - 3.2 画图实践
- 🔍 4. 注意事项
- 🔍 5. 总结

下滑查看解决方法

🎯 1. 基本介绍

热力图是一种通过颜色变化展示数据矩阵中数值大小的图表，常用于展示变量间的相关性或数据分布模式。Plotly是一个交互式图表库，它能够创建美观且功能丰富的热力图，允许用户通过悬停查看具体数值，缩放图表等。

🔍 2. 原理介绍

热力图的生成不依赖于复杂的数学公式，但理解其背后的数据表示方式是重要的：

颜色映射：数据值映射到颜色空间，通常使用渐变色来表示数值的大小。
矩阵布局：数据以矩阵形式排列，每个单元格的数值通过颜色深浅展示。

🔍 3. 画图实践

3.1 数据准备

我们准备的数据格式如下所示：

# plotly standard imports
import plotly.graph_objs as go
import chart_studio.plotly as py# Cufflinks wrapper on plotly
import cufflinks# Data science imports
import pandas as pd
import numpy as np# Options for pandas
pd.options.display.max_columns = 30# Display all cell outputs
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShellInteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"from plotly.offline import iplot
import time
cufflinks.go_offline()# Set global theme
cufflinks.set_config_file(world_readable=True, theme="pearl")claps	days_since_publication	fans	link	num_responses	publication	published_date	read_ratio	read_time	reads	started_date	tags	text	title	title_word_count	type	views	word_count	claps_per_word	editing_days	<tag>Education	<tag>Data Science	<tag>Towards Data Science	<tag>Machine Learning	<tag>Python
119	2	574.858594	2	https://medium.com/p/screw-the-environment-but...	0	None	2017-06-10 14:25:00	41.98	7	68	2017-06-10 14:24:00	[Climate Change, Economics]	Screw the Environment, but Consider Your Walle...	Screw the Environment, but Consider Your Wallet	8	published	162	1859	0.001076	0	0	0	0	0	0
118	18	567.540639	3	https://medium.com/p/the-vanquishing-of-war-pl...	0	None	2017-06-17 22:02:00	32.93	14	54	2017-06-17 22:02:00	[Climate Change, Humanity, Optimism, History]	The Vanquishing of War, Plague and Famine Part...	The Vanquishing of War, Plague and Famine	8	published	164	3891	0.004626	0	0	0	0	0	0
121	50	554.920762	19	https://medium.com/p/capstone-project-mercedes...	0	None	2017-06-30 12:55:00	20.19	42	215	2017-06-30 12:00:00	[Machine Learning, Python, Udacity, Kaggle]	Capstone Project: Mercedes-Benz Greener Manufa...	Capstone Project: Mercedes-Benz Greener Manufa...	7	published	1065	12025	0.004158	0	0	0	0	1	1
122	0	554.078160	0	https://medium.com/p/home-of-the-scared-5af0fe...	0	None	2017-07-01 09:08:00	35.85	9	19	2017-06-30 18:21:00	[Politics, Books, News, Media Criticism]	Home of the Scared A review of A Culture of Fe...	Home of the Scared	4	published	53	2533	0.000000	0	0	0	0	0	0
114	0	550.090507	0	https://medium.com/p/the-triumph-of-peace-f485...	0

3.2 画图实践

我们根据上述的数据画出不同种类的统计柱状图，具体的代码如下所示：

colorscales = ["Greys","YlGnBu","Greens","YlOrRd","Bluered","RdBu","Reds","Blues","Picnic","Rainbow","Portland","Jet","Hot","Blackbody","Earth","Electric","Viridis","Cividis",
]
corrs = df.corr()figure = ff.create_annotated_heatmap(z=corrs.values,x=list(corrs.columns),y=list(corrs.index),colorscale="Earth",annotation_text=corrs.round(2).values,showscale=True,reversescale=True,
)figure.layout.margin = dict(l=200, t=200)
figure.layout.height = 800
figure.layout.width = 1000iplot(figure)