Python数据可视化Pyecharts制作Heatmap热力图

目录
  • HeatMap：热力图
    • 1.基本设置
    • 2.热力图数据项
  • Demo 举例
    • 1.基础热力图

本文介绍基于 Python3 的 Pyecharts 制作 Heatmap（热力图 时需要使用的设置参数和常用模板案例，可根据实际情况对案例中的内容进行调整即可。

使用 Pyecharts 进行数据可视化时可提供直观、交互丰富、可高度个性化定制的数据可视化图表。案例中的代码内容基于 Pyecharts 1.x 版本 。

HeatMap：热力图

1.基本设置

class HeatMap(
    # 初始化配置项，参考 `global_options.InitOpts`
    init_opts: opts.InitOpts = opts.InitOpts()
)
def add_yaxis(
    # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。
    series_name: str,
    # Y 坐标轴数据
    yaxis_data: types.Sequence[types.Union[opts.HeatMapItem, dict]],
    # 系列数据项
    value: types.Sequence[types.Union[opts.HeatMapItem, dict]],
    # 是否选中图例
    is_selected: bool = True,
    # 使用的 x 轴的 index，在单个图表实例中存在多个 x 轴的时候有用。
    xaxis_index: Optional[Numeric] = None,
    # 使用的 y 轴的 index，在单个图表实例中存在多个 y 轴的时候有用。
    yaxis_index: Optional[Numeric] = None,
    # 标签配置项，参考 `series_options.LabelOpts`
    label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict] = opts.LabelOpts(),
    # 标记点配置项，参考 `series_options.MarkPointOpts`
    markpoint_opts: Union[opts.MarkPointOpts, dict, None] = None,
    # 标记线配置项，参考 `series_options.MarkLineOpts`
    markline_opts: Union[opts.MarkLineOpts, dict, None] = None,
    # 提示框组件配置项，参考 `series_options.TooltipOpts`
    tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None,
    # 图元样式配置项，参考 `series_options.ItemStyleOpts`
    itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,
)

2.热力图数据项

class HeatMapItem(
    # 数据项名称。
    name: Optional[str] = None,
    # 数据项的值。
    value: Optional[Sequence] = None,
    # 图元样式配置项，参考 `series_options.ItemStyleOpts`
    itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None,
    # 提示框组件配置项，参考 `series_options.TooltipOpts`
    tooltip_opts: Union[TooltipOpts, dict, None] = None,
)

Demo 举例

1.基础热力图

import random
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import HeatMap
from pyecharts.faker import Faker
value = [[i, j, random.randint(0, 50)] for i in range(24) for j in range(7)]
c = (
    HeatMap()
    .add_xaxis(Faker.clock)
    .add_yaxis(
        "",
        Faker.week,
        value,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside"),
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="基础热力图"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
    )
#     .render("基础热力图.html")
)
c.render_notebook()

以上就是Python数据可视化Pyecharts制作Heatmap热力图的详细内容，更多关于Python Pyecharts制作Heatmap热力图的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • Python机器学习之使用Pyecharts制作可视化大屏

    Python机器学习之使用Pyecharts制作可视化大屏

    目录 前言 Pyecharts可视化 Map世界地图 柱状图.饼图 Pyecharts组合图表 总结 前言 ECharts是由百度开源的基于JS的商业级数据图表库,有很多现成的图表类型和实例,而Pyecharts则是为了方便我们使用Python实现ECharts的绘图.使用Pyecharts制作可视化大屏,可以分为两步: 1.使用分别Pyecharts分别制作各类图形: 2.使用Pyecharts中的组合图表功能,将所有图片拼接在一张html文件中进行展示. 小五认为影响大屏美观最重要的两个因素

  • python pyheatmap包绘制热力图

    利用python pyheatmap包绘制热力图,供大家参考,具体内容如下 import matplotlib.pyplot as plt from pyheatmap.heatmap import HeatMap def plot_data(filename): with open(filename,'r') as fh: data=fh.read().split('\n') xs = [] ys = [] data_test=[] for line in data: line=line.st

  • Python数据可视化之基于pyecharts实现的地理图表的绘制

    Python数据可视化之基于pyecharts实现的地理图表的绘制

    一.例子:百度迁徙 百度地图春节人口迁徙大数据(简称百度迁徙),是百度在2014年春运期间推出的一项技术项目.百度迁徙利用大数据,对其拥有的LBS(基于地理位置的服务)大数据进行计算分析,采用的可视化呈现方式,动态.即时.直观地展现中国春节前后人口大迁徙的轨迹与特征. 网址:https://qianxi.baidu.com/2021/ 二.基础语法介绍 语法 说明 from pyecharts.charts import Geo 导入地图库 Geo() Pyecharts地理图表绘制 .add_

  • 基于python利用Pyecharts使高清图片导出并在PPT中动态展示

    基于python利用Pyecharts使高清图片导出并在PPT中动态展示

    目录 1.前言 2.导出png格式图片 3.如何在PPT中展示pyecharts图片 1.前言 pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库.用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图”.pyecharts可以展示动态图,在线报告使用比较美观,并且展示数据方便,鼠标悬停在图上,即可显示数值.标签等.pyecharts画出的图很好看,但是怎么展示是个

  • python用pyecharts实现地图数据可视化

    python用pyecharts实现地图数据可视化

    有的时候,我们需要对不同国家或地区的某项指标进行比较,可简单通过直方图加以比较.但直方图在视觉上并不能很好突出地区间的差异,因此考虑地理可视化,通过地图上位置(地理位置)和颜色(颜色深浅代表数值差异)两个元素加以体现.在本文案例中,基于第三方库pyecharts,对中国各省2010-2019年的GDP进行绘制. 我们先来看看最终效果: 关于绘图数据 基于时间和截面两个维度,可把数据分为截面数据.时间序列及面板数据.在本文案例中,某一年各省的GDP属于截面数据,多年各省的GDP属于面板数据.因此,

  • python绘制热力图heatmap

    python绘制热力图heatmap

    本文实例为大家分享了python绘制热力图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 python的热力图是用皮尔逊相关系数来查看两者之间的关联性. #encoding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import cm from matplotlib import axes import pylab pylab.mpl.rcParams[

  • python用pyecharts画矩形树图实例

    python用pyecharts画矩形树图实例

    目录 一.概念介绍 二.数据展示 三.数据导入 四.图像绘制 五.树形结构 总结 一.概念介绍 矩形树图(Treemap),即矩形式树状结构图,利用矩形的面积表示数值的大小,颜色用于类别区分,常用于呈现多类别的一维数值比较,易读性强:基于树状的功能,在结构图中可以同时呈现数据层次的信息. 示例如下: · 对比常见的柱状图和条形图,矩形树图弥补了以下三个缺点: 1.当我们的数据是多类别且每个类别只有一个数值时,我们用柱状图会浪费很多的空间,而且显得单调. 2.当数据间差异较大(235 vs 18)

  • Python数据可视化Pyecharts制作Heatmap热力图

    Python数据可视化Pyecharts制作Heatmap热力图

    目录 HeatMap:热力图 1.基本设置 2.热力图数据项 Demo 举例 1.基础热力图 本文介绍基于 Python3 的 Pyecharts 制作 Heatmap(热力图 时需要使用的设置参数和常用模板案例,可根据实际情况对案例中的内容进行调整即可. 使用 Pyecharts 进行数据可视化时可提供直观.交互丰富.可高度个性化定制的数据可视化图表.案例中的代码内容基于 Pyecharts 1.x 版本 . HeatMap:热力图 1.基本设置 class HeatMap( # 初始化配置项

  • Python数据可视化Pyecharts库实现桑葚图效果

    Python数据可视化Pyecharts库实现桑葚图效果

    目录 基本思路我总结大概有三步: 1. 先申明使用sankey 2. 使用add 添加对sankey图的配置信息 3. 最后render生成html文件展示 首先介绍一下什么是桑葚图? 桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图. 它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源.材料成分.金融等数据的可视化分析. 因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的"蒸汽机的能源效率图"

  • Python数据可视化Pyecharts库的使用教程

    Python数据可视化Pyecharts库的使用教程

    目录 一.Pyecharts 概述 1.1 Pyecharts 特性 1.2 Pyecharts 入门案例 二.Pyecharts 配置项 2.1 全局配置项 2.2 系列配置项 三.Pyecharts 的总结 一.Pyecharts 概述 Pyechart 是一个用于生成 Echarts 图表(Echarts 是基于 Javascript 的开源可视化图表库)的 Python 第三方库. 1.1 Pyecharts 特性 根据官方文档的介绍,Pyecharts 的特性如下: 1.简洁的 API

  • Python 数据可视化pyecharts的使用详解

    什么是pyecharts? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库. echarts是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 使用 pyecharts可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django中集成使用. pyecharts包含的图表 Bar(柱状图/条形图) Bar3D(3D 柱状图) Boxplot(箱形图) Effe

  • Python数据可视化 pyecharts实现各种统计图表过程详解

    Python数据可视化 pyecharts实现各种统计图表过程详解

    1.pyecharts介绍 Echarts是一款由百度公司开发的开源数据可视化JS库,pyecharts是一款使用python调用echarts生成数据可视化的类库,可实现柱状图,折线图,饼状图,地图等统计图表. 2.柱状图 适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较,用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况. 优点: 利用柱子的高度,反映数据的差异,肉眼对高度差异很敏感. 缺点: 只适用中小规模的数据集. 柱状图最基本用法 from pyechart

  • python数据可视化Pyecharts库sankey修改桑葚图颜色

    python数据可视化Pyecharts库sankey修改桑葚图颜色

    目录 在上一篇关于绘画Sankey桑葚图的文章里,已经介绍过大致的过程,本文主要解决如何自定义/修改 所想要的颜色, 如下所示一个桑葚图: 想要修改Phenotype1, 使用itemStyle中的属性color,给每个结点添加一个字典属性,设置所需要的颜色即可. nodes = [{'name':'Phenotype 1','itemStyle':{'color':"#FA8072"}}, {'name':'Phenotype 2','itemStyle':{'color':&quo

  • Python数据可视化之Pyecharts使用详解

    Python数据可视化之Pyecharts使用详解

    目录 1. 安装Pyecharts 2. 图表基础 2.1 主题风格 2.2 图表标题 2.3 图例 2.4 提示框 2.5 视觉映射 2.6 工具箱 2.7 区域缩放 3. 柱状图 Bar模块 4. 折线图/面积图 Line模块 4.1 折线图 4.2 面积图 5.饼形图 5.1 饼形图 5.2 南丁格尔玫瑰图 6. 箱线图 Boxplot模块 7. 涟漪特效散点图 EffectScatter模块 8. 词云图 WordCloud模块 9. 热力图 HeatMap模块 10. 水球图 Liqu

  • Python数据可视化处理库PyEcharts柱状图,饼图,线性图,词云图常用实例详解

    Python数据可视化处理库PyEcharts柱状图,饼图,线性图,词云图常用实例详解

    python可以在处理各种数据时,如果可以将这些数据,利用图表将其可视化,这样在分析处理起来,将更加直观.清晰,以下是 利用 PyEcharts 常用图表的可视化Demo, 开发环境 python3 柱状图 基本柱状图 from pyecharts import Bar # 基本柱状图 bar = Bar("基本柱状图", "副标题") bar.use_theme('dark') # 暗黑色主题 bar.add('真实成本', # label ["1月&q

  • Python 数据可视化神器Pyecharts绘制图像练习

    Python 数据可视化神器Pyecharts绘制图像练习

    目录 前言: 1.Hive数据库查询sql 2.Python代码实现—柱状图 3.Python代码实现—饼状图 4.Python代码实现—箱型图 5.Python代码实现—折线图 6.Python代码实现—雷达图 7.Python代码实现—散点图 前言: Echarts 是百度开源的一款数据可视化 JS 工具,数据可视化类型十分丰富,但是得通过导入 js 库在 Java Web 项目上运行. 作为工作中常用 Python 的选手,不能不知道这款数据可视化插件的强大.那么,能否在 Python 中

随机推荐