Comment ajouter du texte aux commentaires des cellules de la carte thermique à l'aide de Seaborn en Python ?

Les cartes thermiques sont utiles pour identifier des modèles et des tendances dans vos données et peuvent être davantage personnalisées en ajoutant des annotations aux cellules, telles que des étiquettes de texte ou des valeurs numériques, qui peuvent fournir des informations supplémentaires sur les données. Dans cet article, nous verrons comment ajouter du texte aux commentaires des cellules de la carte thermique à l'aide de Seaborn en Python. Nous explorerons les différentes méthodes et options disponibles dans Seaborn pour personnaliser les annotations de texte, telles que la modification de la taille de la police, de la couleur et du formatage du texte.

Carte thermique

Une carte thermique (ou heat map) est une méthode de visualisation de données qui représente l'intensité d'un phénomène en utilisant différentes couleurs sur un tracé bidimensionnel. Les couleurs peuvent varier en teinte ou en saturation pour montrer au lecteur comment les phénomènes se regroupent ou varient dans le temps et dans l'espace. Les cartes thermiques sont principalement divisées en deux catégories : les cartes thermiques de cluster et les cartes thermiques spatiales.

Les cartes thermiques de cluster affichent les phénomènes et les catégories sous forme de lignes et de colonnes, organisées par une matrice de cellules de taille fixe. L'ordre des grappes est intentionnel et quelque peu aléatoire et est destiné à être suggéré ou révélé par des études statistiques. La taille des cellules est complètement aléatoire, mais suffisamment grande pour être lisible. Il n'y a pas de concept d'unités dans les cartes thermiques spatiales, les phénomènes sont considérés comme en constante évolution, donc l'emplacement de la taille dépend de son emplacement dans cet espace.

Seaborn

Seaborn

Seaborn est un package Python permettant de créer des tableaux et des graphiques à partir de données. Il est basé sur matplotlib et fonctionne bien avec la bibliothèque pandas.

Seaborn aide à la découverte, à la visualisation et à la compréhension des données. Générez des graphiques perspicaces en utilisant des méthodes de traçage pour traiter des trames de données et des tableaux contenant des ensembles de données complets et effectuer le mappage sémantique et l'agrégation statistique nécessaires. Grâce à son API déclarative et centrée sur les ensembles de données, vous pouvez vous concentrer sur la signification des composants du graphique plutôt que sur les détails techniques de leur rendu.

Syntaxe pour dessiner des cartes thermiques à l'aide de seaborn

sns.heatmap(dt, *, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, annot_kws=None, linewidths=0, linecolor=’white’, cbar=True, **kwargs)

Explication

Explication

在热力图单元格注释中添加文本

热力图的行和列可以进行注释以提供额外的上下文。通常将annot选项设置为True以在热力图的顶部显示数据值。

Annot and fmt parameter

Annot和fmt参数

• Annot − sns.heatmap() 的 annot（注释）功能允许您在 Python seaborn 热力图中显示与每个单元格关联的数值。我们可以显示所选单元格的原始数字，或根据您的指示显示不同的数字。将 True 传递给 annot 将导致在每个热力图单元格中显示该值。

• Fmt − annot参数仅允许将数值添加到Python热力图单元格中，而fmt参数允许添加字符串（文本）值。

在这里，创建了一个包含字符串值的2D numpy数组，并将其传递给annot。另外，字符串值"s"被传递给fmt。

Example

示例

import numpy as n
import matplotlib.pyplot as p
import seaborn as s

# creating random data using numpy
df = n.array([[11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25]])

# creating text array using numpy
tx = n.array([['Amy', 'Bryn', 'Calis', 'Daisy', 'Eagel'], ['Fin', 'Garry', 'Hary', 'Ingleis', 'Jack'],
   ['Kim', 'Lasy', 'Mia', 'Nia', 'Olivia']])

# creating subplot
figure, axx = p.subplots()
 
# defining heatmap on current axes using seaborn 
axx = s.heatmap(df, annot=tx, fmt="")

输出

结论

在本文中，我们了解到热力图可以在二维图表中显示现象的大小，并可用于数据可视化。我们已经看到了如何使用Python的Seaborn库来定义热力图，以及定义热力图的语法和参数。最后，我们还了解了如何使用属性annot和fmt来在热力图的单元格注释中添加文本。

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