पीसीप्ल के साथ मैटलोट्लिब में हीटमैप?

Question

मैं इस तरह से एक हीटमैप बनाना चाहता हूं ( फ्लोइंगडाटा पर दिखाया गया है ):

स्रोत डेटा यहां है , लेकिन यादृच्छिक डेटा और लेबल का उपयोग करना ठीक होगा, अर्थात

import numpy
column_labels = list('ABCD')
row_labels = list('WXYZ')
data = numpy.random.rand(4,4)

मैटलपोटलिब में हीटमैप बनाना काफी आसान है:

from matplotlib import pyplot as plt
heatmap = plt.pcolor(data)

और मुझे एक कॉलॉर्मप तर्क भी मिला जो सही के बारे में देखता है:heatmap = plt.pcolor(data, cmap=matplotlib.cm.Blues)

लेकिन इससे आगे, मैं यह नहीं पता लगा सकता कि कॉलम और पंक्तियों के लिए लेबल कैसे प्रदर्शित करें और डेटा को उचित अभिविन्यास में प्रदर्शित करें (नीचे बाईं ओर शीर्ष पर मूल)।

हेरफेर करने के प्रयास heatmap.axes(जैसे heatmap.axes.set_xticklabels = column_labels) सभी विफल रहे हैं। मुझे यहां क्या समझ नहीं आ रहा है?

Comments

इस हीटमैप प्रश्न के साथ बहुत अधिक ओवरलैप है - वहां आपके लिए कुछ अच्छी जानकारी हो सकती है।

— जॉन लीयोन

इस पोस्ट हो सकता है मदद से लेबल तकनीक stackoverflow.com/questions/6352740/matplotlib-label-each-bin

— tacaswell

Answer 1

यह देर हो चुकी है, लेकिन यहाँ मेरे प्रवाहीय एनबीए हीटमैप का अजगर कार्यान्वयन है।

अद्यतन: 1/4/2014 : सभी को धन्यवाद

# -*- coding: utf-8 -*-
# <nbformat>3.0</nbformat>

# ------------------------------------------------------------------------
# Filename   : heatmap.py
# Date       : 2013-04-19
# Updated    : 2014-01-04
# Author     : @LotzJoe >> Joe Lotz
# Description: My attempt at reproducing the FlowingData graphic in Python
# Source     : http://flowingdata.com/2010/01/21/how-to-make-a-heatmap-a-quick-and-easy-solution/
#
# Other Links:
#     http://stackoverflow.com/questions/14391959/heatmap-in-matplotlib-with-pcolor
#
# ------------------------------------------------------------------------

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from urllib2 import urlopen
import numpy as np
%pylab inline

page = urlopen("http://datasets.flowingdata.com/ppg2008.csv")
nba = pd.read_csv(page, index_col=0)

# Normalize data columns
nba_norm = (nba - nba.mean()) / (nba.max() - nba.min())

# Sort data according to Points, lowest to highest
# This was just a design choice made by Yau
# inplace=False (default) ->thanks SO user d1337
nba_sort = nba_norm.sort('PTS', ascending=True)

nba_sort['PTS'].head(10)

# Plot it out
fig, ax = plt.subplots()
heatmap = ax.pcolor(nba_sort, cmap=plt.cm.Blues, alpha=0.8)

# Format
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(8, 11)

# turn off the frame
ax.set_frame_on(False)

# put the major ticks at the middle of each cell
ax.set_yticks(np.arange(nba_sort.shape[0]) + 0.5, minor=False)
ax.set_xticks(np.arange(nba_sort.shape[1]) + 0.5, minor=False)

# want a more natural, table-like display
ax.invert_yaxis()
ax.xaxis.tick_top()

# Set the labels

# label source:https://en.wikipedia.org/wiki/Basketball_statistics
labels = [
    'Games', 'Minutes', 'Points', 'Field goals made', 'Field goal attempts', 'Field goal percentage', 'Free throws made', 'Free throws attempts', 'Free throws percentage',
    'Three-pointers made', 'Three-point attempt', 'Three-point percentage', 'Offensive rebounds', 'Defensive rebounds', 'Total rebounds', 'Assists', 'Steals', 'Blocks', 'Turnover', 'Personal foul']

# note I could have used nba_sort.columns but made "labels" instead
ax.set_xticklabels(labels, minor=False)
ax.set_yticklabels(nba_sort.index, minor=False)

# rotate the
plt.xticks(rotation=90)

ax.grid(False)

# Turn off all the ticks
ax = plt.gca()

for t in ax.xaxis.get_major_ticks():
    t.tick1On = False
    t.tick2On = False
for t in ax.yaxis.get_major_ticks():
    t.tick1On = False
    t.tick2On = False

आउटपुट इस तरह दिखता है:

यहाँ इस सभी कोड के साथ एक ipython नोटबुक है । मैंने 'अतिप्रवाह' से बहुत कुछ सीखा है इसलिए उम्मीद है कि कोई इसे उपयोगी पाएगा।

Comments

उपरोक्त कोड iPythnon नोटबुक में नहीं चला। मैंने कुछ मामूली संशोधन किया था, nba_sort = nba_norm.sort ('PTS', आरोही = सत्य, अयोग्य = सत्य) को nba_sort = nba_norm.copy () nba_sort.sort ('PTS', आरोही = सत्य, अयोग्य = सत्य) बदलते हुए। जैसा कि फंक्शन रिटर्न द्वारा साइड-इफ़ेक्ट द्वारा नहीं किया जाता है! अद्भुत कंसर्ट उदाहरण के लिए धन्यवाद!

— यू शेन

हम्मम… आपको सही लग रहा है। निश्चित नहीं है कि यह सब क्या है। मैं कोड सही कर दूंगा। धन्यवाद!

— बबलगुपीज

इस तरह एक ग्राफिक बनाने का सबसे आसान तरीका क्या होगा लेकिन तालिका में आंकड़े का मूल्य प्रदर्शित करें। यानी मैं एक ऐसा बनाना चाहता हूं pcolor, लेकिन इसमें संख्यात्मक मूल्य भी दिखाए गए हैं। या: मैं एक मैटप्लोटलिब बनाना चाहता हूं tableजो इसकी कोशिकाओं को रंग देता है। मैंने दूसरी समस्या का समाधान देखा है, और वे सौंदर्य से बदसूरत हैं। यह बहुत अच्छा लग रहा है, अगर केवल मुझे पता था कि संख्याओं को कैसे ओवरले करना है।

— 8one6

हाँ। मैंने किसी और के सवाल का जवाब देने के लिए अपना रास्ता

— रोक दिया

@joelotz क्या आप matplotlib डॉक्स में इसके (संशोधित) संस्करण में योगदान करने के लिए तैयार होंगे? यदि ऐसा है, तो बस एक पीआर खोलें या मुझे ईमेल के माध्यम से पिंग करें (मेरी प्रोफ़ाइल देखें)।

— ताकस्वेल

Answer 2

अजगर सीबॉर्न मॉड्यूल मेटप्लोटलिब पर आधारित है, और एक बहुत अच्छा हीटमैप पैदा करता है।

नीचे सीबॉर्न के साथ एक कार्यान्वयन है, जिसे ipython / jupyter नोटबुक के लिए डिज़ाइन किया गया है।

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
# import the data directly into a pandas dataframe
nba = pd.read_csv("http://datasets.flowingdata.com/ppg2008.csv", index_col='Name  ')
# remove index title
nba.index.name = ""
# normalize data columns
nba_norm = (nba - nba.mean()) / (nba.max() - nba.min())
# relabel columns
labels = ['Games', 'Minutes', 'Points', 'Field goals made', 'Field goal attempts', 'Field goal percentage', 'Free throws made', 
          'Free throws attempts', 'Free throws percentage','Three-pointers made', 'Three-point attempt', 'Three-point percentage', 
          'Offensive rebounds', 'Defensive rebounds', 'Total rebounds', 'Assists', 'Steals', 'Blocks', 'Turnover', 'Personal foul']
nba_norm.columns = labels
# set appropriate font and dpi
sns.set(font_scale=1.2)
sns.set_style({"savefig.dpi": 100})
# plot it out
ax = sns.heatmap(nba_norm, cmap=plt.cm.Blues, linewidths=.1)
# set the x-axis labels on the top
ax.xaxis.tick_top()
# rotate the x-axis labels
plt.xticks(rotation=90)
# get figure (usually obtained via "fig,ax=plt.subplots()" with matplotlib)
fig = ax.get_figure()
# specify dimensions and save
fig.set_size_inches(15, 20)
fig.savefig("nba.png")

आउटपुट इस तरह दिखता है: मैंने matplotlib ब्लूज़ कलर मैप का उपयोग किया है, लेकिन व्यक्तिगत रूप से डिफ़ॉल्ट रंग काफी सुंदर लगते हैं। मैं x-axe लेबल्स को घुमाने के लिए matplotlib का उपयोग करता था, क्योंकि मुझे सीबोरिन सिंटैक्स नहीं मिल रहा था। जैसा कि grexor द्वारा उल्लेख किया गया है, यह परीक्षण और त्रुटि के द्वारा आयामों (fig.set_size_inches) को निर्दिष्ट करने के लिए आवश्यक था, जो मुझे थोड़ा निराशाजनक लगा।

जैसा कि पॉल एच ने नोट किया है, आप आसानी से हीट मैप्स (एनोट = ट्रू) के मूल्यों को जोड़ सकते हैं, लेकिन इस मामले में मुझे नहीं लगा कि इसने आंकड़े में सुधार किया है। कई कोड स्निपेट जोएलोट्ज़ द्वारा उत्कृष्ट उत्तर से लिए गए थे।

Answer 3

मुख्य मुद्दा यह है कि आपको पहले अपने एक्स और वाई टिक्स का स्थान निर्धारित करना होगा। साथ ही, यह matplotlib के लिए अधिक ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड इंटरफ़ेस का उपयोग करने में मदद करता है। अर्थात्, axesसीधे वस्तु के साथ बातचीत करें ।

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
column_labels = list('ABCD')
row_labels = list('WXYZ')
data = np.random.rand(4,4)
fig, ax = plt.subplots()
heatmap = ax.pcolor(data)

# put the major ticks at the middle of each cell, notice "reverse" use of dimension
ax.set_yticks(np.arange(data.shape[0])+0.5, minor=False)
ax.set_xticks(np.arange(data.shape[1])+0.5, minor=False)


ax.set_xticklabels(row_labels, minor=False)
ax.set_yticklabels(column_labels, minor=False)
plt.show()

उम्मीद है की वो मदद करदे।

Comments

धन्यवाद, @Pa H, जो खूबसूरती से काम करता है। मैं heatmap.axesसंपत्ति का उपयोग कर रहा था , जो किसी कारण से कुछ भी नहीं करता है।

— जेसन सुंदरम

क्या आप जानते हैं कि एक्स-अक्ष लेबल को शीर्ष पर कैसे ले जाना है? मैंने ax.xaxis.set_label_position('top')कोई फायदा नहीं होने की कोशिश की ।

— जेसन सुंदरम १ram ’

@ जैसनसुंदरम आपको लेबल पोजीशन को आगे बढ़ाने के लिए एक नया प्रश्न खोलना चाहिए, क्योंकि, यह काम करना चाहिए और यह अजीब नहीं है।

— ताकसवेल

@tcaswell, अच्छी बात है। यहाँ नया प्रश्न: stackoverflow.com/questions/14406214/…

— जेसन सुंदरम

@ Tgsmith61591 मैं सीबॉर्न के हीटमैप फ़ंक्शन का उपयोग करूँगा, annot=Trueजब कॉल किया जाएगा ( stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/generated/… )

— पॉल एच

Answer 4

मेरे द्वारा उपयोग किए गए कोड को हटाने के लिए किसी ने इस प्रश्न को संपादित किया, इसलिए मुझे उत्तर के रूप में इसे जोड़ने के लिए मजबूर किया गया। इस सवाल का जवाब देने में भाग लेने वाले सभी को धन्यवाद! मुझे लगता है कि अधिकांश अन्य उत्तर इस कोड से बेहतर हैं, मैं इसे संदर्भ उद्देश्यों के लिए यहां छोड़ रहा हूं।

पॉल एच के धन्यवाद के साथ , और अनटुबू (जिन्होंने इस सवाल का जवाब दिया ), मेरे पास कुछ बहुत अच्छा दिखने वाला आउटपुट है:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
column_labels = list('ABCD')
row_labels = list('WXYZ')
data = np.random.rand(4,4)
fig, ax = plt.subplots()
heatmap = ax.pcolor(data, cmap=plt.cm.Blues)

# put the major ticks at the middle of each cell
ax.set_xticks(np.arange(data.shape[0])+0.5, minor=False)
ax.set_yticks(np.arange(data.shape[1])+0.5, minor=False)

# want a more natural, table-like display
ax.invert_yaxis()
ax.xaxis.tick_top()

ax.set_xticklabels(row_labels, minor=False)
ax.set_yticklabels(column_labels, minor=False)
plt.show()

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