这篇文章将为大家详细讲解有关Python如何实现热力图，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
在浦城等地区，都构建了全面的区域性战略布局，加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力，以专注、极致的服务理念，为客户提供成都网站制作、成都网站设计 网站设计制作按需制作网站,公司网站建设,企业网站建设,品牌网站建设,成都营销网站建设,外贸营销网站建设,浦城网站建设费用合理。
#导入库import seaborn as snsimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
其中，seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。
pandas库，它可以对数据进行导入、清洗、处理、统计和输出。pandas 是基于 Numpy 库的，可以说，pandas 库就是为数据分析而生的。numpy库，机器学习算法中大部分都是调用Numpy库来完成基础数值计算的。pyplot库，简单的说就是把数据显示成图形用的，比如曲线，棒图，饼图，总之就是数据可视化。本程序为显示热力图的示例，所以数据通过随机数函数产生。
data = np.random.random((6,6))
产生生成6行 6列的浮点数，浮点数都是从0-1中随机。最后填充成固定数据格式后，通过heatmap函数生成热力图
features = ["prop1","prop2","prop3","prop4","prop5","prop6"]data = pd.DataFrame(data,index = features,columns=features)heatmap_plot=sns.heatmap(data,center=0,cmap='gist_rainbow')
#导入库
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#生成数据集
data = np.random.random((6,6))
features = ["prop1","prop2","prop3","prop4","prop5","prop6"]
data = pd.DataFrame(data,index = features,columns=features)
print(data)
#绘制热力图
heatmap_plot=sns.heatmap(data,center=0,cmap='gist_rainbow')
plt.show()
关于“Python如何实现热力图”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
文章标题：Python如何实现热力图
URL链接：
http://cdkjz.cn/article/iphjih.html
