标签: heatmap

我有一组X,Y数据点(大约10k),很容易绘制为散点图,但我想表示为热图.

我查看了MatPlotLib中的示例,他们似乎都已经开始使用热图单元格值来生成图像.

有没有一种方法可以将一堆x,y,所有不同的,转换为热图(其中x,y频率较高的区域会变得"温暖")？

我想制作一个这样的热图(在FlowingData上显示):

源数据在这里,但随机数据和标签可以使用,即

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

在matplotlib中制作热图很容易:

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

我甚至发现了一个看起来正确的色彩图参数:heatmap = plt.pcolor(data, cmap=matplotlib.cm.Blues)

但除此之外,我无法弄清楚如何显示列和行的标签,并以正确的方向显示数据(原点位于左上角而不是左下角).

试图操纵heatmap.axes(例如heatmap.axes.set_xticklabels = column_labels)都失败了.我在这里错过了什么？

我有一个从Python的Pandas包生成的数据帧.如何使用pandas包中的DataFrame生成热图.

import numpy as np 
from pandas import *

Index= ['aaa','bbb','ccc','ddd','eee']
Cols = ['A', 'B', 'C','D']
df = DataFrame(abs(np.random.randn(5, 4)), index= Index, columns=Cols)

>>> df
          A         B         C         D
aaa  2.431645  1.248688  0.267648  0.613826
bbb  0.809296  1.671020  1.564420  0.347662
ccc  1.501939  1.126518  0.702019  1.596048
ddd  0.137160  0.147368  1.504663  0.202822
eee  0.134540  3.708104  0.309097  1.641090
>>> 

我试图理解scaleR提供的定义.我有数据(mydata),我想制作热图,并有一个非常强烈的积极倾斜.我已经创建了两个树形图热图scale(mydata)和log(my data)和树状图是两种不同的.为什么？扩展我的数据意味着什么,而不是对数据进行日志转换？如果我想查看说明数据列之间关系的树形图,哪个更合适？

感谢您的任何帮助!我已经阅读了这些定义,但他们对我的看法很高兴.

我正在Seaborn中绘制热图.问题是我的情节中有太多的正方形,所以x和y标签彼此太靠近才有用.所以我正在创建一个xticks和yticks列表来使用.但是,将此列表传递给函数会旋转图中的标签.让seaborn自动掉落一些蜱虫真的很不错,但是我希望能够让yticks直立起来.

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns

data = pd.DataFrame(np.random.normal(size=40*40).reshape(40,40))

yticks = data.index
keptticks = yticks[::int(len(yticks)/10)]
yticks = ['' for y in yticks]
yticks[::int(len(yticks)/10)] = keptticks

xticks = data.columns
keptticks = xticks[::int(len(xticks)/10)]
xticks = ['' for y in xticks]
xticks[::int(len(xticks)/10)] = keptticks

sns.heatmap(data,linewidth=0,yticklabels=yticks,xticklabels=xticks)

有一个在 这个 热图的seaborn热图文档中找到.

现在,y轴从底部的9开始,在顶部以0结束.有没有办法扭转这种局面,即从底部的0开始到顶部的9结束？

我正在尝试用ggplot2创建圆形热图,这样我就可以在圆周上使用更多的标签.我想让它看起来更像是一个中间有空洞的甜甜圈,但同时不会丢失任何行(它们需要压缩).

我的代码如下.

library(reshape)
library(ggplot2)

nba <- read.csv("http://datasets.flowingdata.com/ppg2008.csv")

nba$Name <- with(nba, reorder(Name, PTS))
nba.m <- melt(nba)
nba.m <- ddply(nba.m, .(variable), transform, value = scale(value))


p = ggplot(nba.m, aes(Name,variable)) + geom_tile(aes(fill = value), colour = "white") +           scale_fill_gradient(low = "white", high = "steelblue") 
p<-p+opts(
panel.background=theme_blank(),
axis.title.x=theme_blank(),
axis.title.y=theme_blank(),
panel.grid.major=theme_blank(),
panel.grid.minor=theme_blank(),  
axis.text.x=theme_blank(),
axis.ticks=theme_blank()
)


p = p + coord_polar() 
plot(p) 

假设值从0到1归一化,获得颜色以创建这样的热图的算法是什么？

1为红色,.5为绿色,0为深蓝色.

在RMagick/ImageMagick工作.

我想做的是采用这个矩阵:

> partb
                0.5  1.5   1a   1b   -2   -3
A1FCLYRBAB430F 0.26 0.00 0.74 0.00 0.00 0.00
A1SO604B523Q68 0.67 0.33 0.00 0.00 0.00 0.00
A386SQL39RBV7G 0.00 0.33 0.33 0.33 0.00 0.00
A3GTXOXRSE74WD 0.41 0.00 0.08 0.03 0.05 0.44
A3OOD9IMOHPPFQ 0.00 0.00 0.33 0.00 0.33 0.33
A8AZ39QM2A9SO  0.13 0.54 0.18 0.13 0.00 0.03

然后制作一个热图,其中包含现在有色单元格中的每个值.

制作热图很容易:

> heatmap( partb, Rowv=NA, Colv=NA, col = heat.colors(256),  margins=c(5,10))

但是对于我的生活,我无法弄清楚如何将价值放在每个细胞中.

我错过了什么？当然这是常见的事情.

我现在阅读了热图2帮助手册,并且在各种在线教程中我没有读到关于将颜色键移动到不同位置的方法.现在,我想知道它是否可能？

如果您使用gplots包中的heatmap.2函数,默认情况下颜色键位于左上角.