【Python】heatmap代码模版～

主要观点总结

本文介绍了使用Python实现热力图的详细过程，包括普通热图、聚类热图和相关性热图的实现。文章提供了55个代码模板，并详细解释了每种热图的特点和用途。

关键观点总结

关键观点1: 普通热图

介绍普通热图的生成过程，包括数据映射、颜色赋予和数据大小的颜色深浅表示。提供了代码示例，如设置颜色格式、使用不同配色等。

关键观点2: 聚类热图

介绍聚类热图在普通热图的基础上，通过应用聚类算法对行和列进行分组，并添加了聚类的谱系图。提供了代码示例，包括水平和垂直方向的聚类热图。

关键观点3: 相关性热图

介绍相关性热图用于展示数据集矩阵中行列变量之间的相关性程度。提供了代码示例，如绘制下对角相关矩阵和聚类相关性热图。

关键观点4: 文章特色

文章提供了详细的代码注释和后续免费更新，适合初学者入门。同时，文章还包括了学习交流群的信息，为读者提供了与其他机器学习爱好者交流的平台。

文章预览

本文介绍使用Python详细实现 热力图（heatmap），包含55个代码模版 ， 节选自 👉 原创Python可视化教程 ：530张图形+8000行代码+详细代码注释+后续免费更新+学习交流群，部分目录， 普通heatmap 普通热图严格来说不属于热图，而是颜色图（Color Image）。其生成过程不涉及数据转换计算，而是将数据简单映射到一个网格矩阵中，然后根据预先指定的颜色序列为网格矩阵中的数据赋予不同的颜色，从而利用颜色深浅来表示数据的大小。这种普通热图借助于人眼对颜色的敏感度，可以快速发现统计特征（如颜色深浅与数据大小的关系），相比直接观察数据，具有显著优势。 例如，普通heatmap-注释文本格式化， plt.figure(dpi= 120 , figsize=( 7 ,  6 )) sns.set(font_scale= 0.8 , rc={ "font.family" :  "Songti SC" }) sns.heatmap(     data=gene,     annot= True ,     fmt= ".2f" ,   #设置每个 ………………………………