python画热力图

python中可使用seaborn.heatmap画热力图，官方文档在这

在分类任务中，也可用于画混淆矩阵：

import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


def confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None):
    n = len(labels)
    labels_dict = {label: i for i, label in enumerate(labels)}
    res = np.zeros([n, n], dtype=np.int32)
    for gold, predict in zip(y_true, y_pred):
        res[labels_dict[gold]][labels_dict[predict]] += 1

    df = pd.DataFrame(res, index=labels, columns=labels)
    sns.heatmap(df, annot=True, fmt='d')
    plt.savefig("./confusion_matrix.jpg")
    plt.show()

y_true = ["cat", "ant", "cat", "cat", "ant", "bird"]  # 真实
y_pred = ["ant", "ant", "cat", "cat", "ant", "cat"]  # 预测
labels = ["ant", "bird", "cat"]

confusion_matrix(y_true, y_pred, labels)

在这里插入图片描述

一些参数的含义：

def heatmap(
    data, *,
    vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False,
    annot=None, fmt=".2g", annot_kws=None,
    linewidths=0, linecolor="white",
    cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None,
    square=False, xticklabels="auto", yticklabels="auto",
    mask=None, ax=None,
    **kwargs
)

• 根据data传入的值画出热力图，一般是二维矩阵
• vmin设置最小值, vmax设置最大值
• cmap换用不同的颜色
• center设置中心值
• annot 是否在方格上写上对应的数字
• fmt 写入热力图的数据类型，默认为科学计数，d表示整数，.1f表示保留一位小数
• linewidths 设置方格之间的间隔
• xticklabels，yticklabels填到横纵坐标的值。可以是bool，填或者不填。可以是int，以什么间隔填，可以是list

例子：

import numpy as np
np.random.seed(0)
import seaborn as sns
sns.set_theme()
uniform_data = np.random.rand(10, 12)
ax = sns.heatmap(uniform_data)

在这里插入图片描述

将最后一行改为，设置最大值和最小值：

ax = sns.heatmap(uniform_data, vmin=0, vmax=1)

在这里插入图片描述

设置中心值：

normal_data = np.random.randn(10, 12)
ax = sns.heatmap(normal_data, center=0)

在这里插入图片描述

从文件中获取数据，并画图给出有意义的横纵坐标：

flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")
ax = sns.heatmap(flights)

在这里插入图片描述

将passengers对应的人数标出：

ax = sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d")

在这里插入图片描述

设置方格之间的间隔：

ax = sns.heatmap(flights, linewidths=.5)

在这里插入图片描述

设置使用不同的颜色：

ax = sns.heatmap(flights, cmap="YlGnBu")

在这里插入图片描述

以某个具体的数据为中心：

ax = sns.heatmap(flights, center=flights.loc["Jan", 1955])

在这里插入图片描述

自动填充坐标值：

data = np.random.randn(50, 20)
ax = sns.heatmap(data, xticklabels=2, yticklabels=False)

在这里插入图片描述

不画右边的热度条：

ax = sns.heatmap(flights, cbar=False)

在这里插入图片描述