Python で ECharts を使用してヒート マップを描画する方法

ECharts を使用して Python でヒート マップを描画する方法

ヒート マップは、色深度に基づいてデータの変化を表示する視覚化手法であり、分析に広く使用されています。ホットスポット密度、傾向分析や相関分析などのシナリオ。 Python では、ECharts ライブラリを使用してヒート マップを描画し、特定のコード例を通じてその使用法をデモンストレーションできます。

ECharts は、ヒート マップを含む複数のグラフ タイプをサポートする強力なデータ視覚化ライブラリです。始める前に、まず ECharts ライブラリをインストールする必要があります。 pip を使用して、次のコマンドでインストールできます:

pip install pyecharts

インストールが完了したら、次のコードでヒート マップを描画できます:

from pyecharts.charts import HeatMap
import random

data = []
for i in range(10):
    for j in range(10):
        data.append([i, j, random.randint(0, 100)])

heatmap = (
    HeatMap()
    .add_xaxis(range(10))
    .add_yaxis("", range(10), data)
    .set_global_opts(
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="热力图示例")
    )
)

heatmap.render("heatmap.html")

上記のコードでは、最初にインポートします。 ヒートマップクラスとrandomモジュール。次に、二重ループを通じてランダム データのセットが生成されます。ここでは、各要素の値が 0 ～ 100 のランダムな整数である 10x10 行列を生成します。

次に、HeatMap インスタンスを作成し、add_xaxis メソッドを使用して、add_yaxis# を使用して X 軸の値の範囲を 0 から 9 に設定しました。 # #メソッドは、y 軸の値の範囲を 0 から 9 に設定し、以前に生成されたランダム データを渡します。

set_global_opts メソッドを使用してヒート マップのグローバル オプションを設定できます。ここでは、基本的なビジュアル マッピング オプションとタイトル オプションを設定します。

render メソッドを呼び出して、ヒート マップを HTML ファイルとして保存します。ブラウザでファイルを開いてヒート マップの結果を表示できます。

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