Langkah 1: Impor pustaka yang diperlukan
impor numpy sebagai np
impor panda sebagai pd
impor seaborn sebagai sns
impor matplotlib.pyplot sebagai plt
#matplotlib sebaris
Langkah 2: Muat kumpulan data Penerbangan
penerbangan = sns.load_dataset('penerbangan')
penerbangan.kepala()
penerbangan.ekor()
Langkah 3: Jelajahi data menggunakan Heat Map
Harap dicatat bahwa saya tidak menampilkan peta yang dihasilkan dalam posting ini. Silakan jelajahi sendiri di buku catatan Jupyter Anda.
Sebelum menjelajahi dataset Penerbangan dengan Heatmap, mari kita analisis terlebih dahulu beberapa angka acak menggunakan Heatmap:
angka = np.acak.randn(12, 15)
nomor
sns.heatmap(angka)
sns.peta panas(angka, anotasi=Benar) #untuk menampilkan nilai aktual di peta panas
sns.peta panas(angka, anotasi=Benar, vmin= 0, vmax=2) #untuk mengubah nilai kunci peta panas, secara default kunci bervariasi dari 0 dan 1.
sns.heatmap(penerbangan, cbar=Salah) #untuk menyembunyikan bilah warna
Sekarang, mari beralih ke kumpulan data Penerbangan kita. Mari kita putar kumpulan data ini sehingga kita memiliki "tahun" pada sumbu x dan "bulan" pada sumbu y.
penerbangan = penerbangan.poros('bulan', 'tahun', 'penumpang')
penerbangan
sns.heatmap(penerbangan)
sns.heatmap(penerbangan, anotasi=Benar)
sns.heatmap(penerbangan, anotasi=Benar, fmt='d') #format anotasi agar hanya berisi angka
sns.heatmap(penerbangan, anotasi=Benar, fmt='d', lebar garis=0.9) #tambahkan lebar garis ke peta panas
sns.heatmap(penerbangan, anotasi=Benar, fmt='d', lebar garis= 0.9, cmap='RdBu') #tambahkan peta warna ke peta panas untuk mengubah warna
sns.heatmap(penerbangan, anotasi=Benar, fmt='d', lebar garis= 0.9, cmap='musim panas')
sns.heatmap(penerbangan, anotasi=Benar, fmt='d', lebar garis= 0.9, cmap='musim dingin_r')
sns.heatmap(penerbangan, anotasi=Benar, fmt='d', lebar garis= 0.9, cmap='dingin hangat')
sns.heatmap(penerbangan, anotasi=Benar, fmt='d', pusat=flights.loc['Juni', 1954]) #pusatkan tema warna ke sel tertentu
