はじめに
seabornのヒートマップの使い方をまとめました。
記事タイトルは相変わらずコピーメカに考えてもらってます。
母はヒートマップを暖房器具か何かだと思っているのかな？
seaborn ヒートマップの使い方
今回はseabornのflightsというデータを使っていきます。
script.ipynb
import seaborn as sns; sns.set()
import pandas as pd
flights = sns.load_dataset("flights")
display(flights.head())
※年月毎に乗客数があるだけのシンプルなデータです。
基本
script.ipynb
%matplotlib inline
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")
heatmap = sns.heatmap(flights)
セル内に数値表示 : annot
annot=Trueを指定すると、セル内に値が表示される。
fmtはannotを追加する際の文字列のフォーマット
少数1桁まではfmt=".1f"
少数2桁まではfmt=".2f"
整数ではfmt="d"
script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,annot=True,fmt="d")
カラーバーの範囲指定 : vmin,vmax
script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,annot=True,fmt="d",vmin=200,vmax=400)
カラーバーの範囲をロバストに : robust
script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,annot=True,fmt="d",robust=True)
セル境界線の幅設定 : linewidths
linewidthsを設定することで、セル間に隙間を持たせることができる。
script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,annot=True,fmt="d",linewidths=.5)
セル境界線の色彩設定 : linecolor
script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,annot=True,fmt="d",linewidths=.5,linecolor="Blue")
色調の変更 : cmap
cmapで色調を変更できる。設定値の詳細は以下を参照。
https://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html
script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,cmap="Greens")
中央値の設定 : center
centerでセルを指定すると、そのセル部分を中央値の黒色としてヒートマップが形成される。
買ったばかりの鉄フライパン熱した時みたいで綺麗だと思った。
script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights, center=flights.loc["July", 1955])
カラーバーの有無 : cbar
cbar=Falseでカラーバーを非表示に。
script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,cbar=False)
正方形 : square
square=Trueでヒートマップが正方形になるよ。
script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,square=True)
X軸,Y軸の設定 : xticklabels , yticklabels
xticklabels , yticklabelsに数値を指定すると間隔指定になる。
script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,xticklabels=5, yticklabels=2)
Falseを指定すると、非表示に。
script.ipynb
heatmap = sns.heatmap(flights,xticklabels=False, yticklabels=False)
応用編：カラーバーを下に持ってくる。
高さの比が9:1の縦２つのサブプロットを取得し、
それぞれ、ax,cbar_axに指定してやるとヒートマップの下にカラーバーを持ってくることができる。
script.ipynb
import matplotlib.pyplot as plt
grid_kws = {"height_ratios": (.9, .1), "hspace": .5}
f, (ax, cbar_ax) = plt.subplots(2, gridspec_kw=grid_kws)
heatmap = sns.heatmap(flights, ax=ax,
cbar_ax=cbar_ax,
cbar_kws={"orientation": "horizontal"}
)
おわりに
冬には温かい色調が良い。