如何使用 Matplotlib 繪製 2D 熱圖
Suraj Joshi
2023年1月30日
要繪製 2D 熱圖，我們可以使用以下任何一種方法：
imshow()函式，使用引數interpolation='nearest'和cmap='hot'Seaborn庫pcolormesh()函式
imshow() 函式繪製 2D 熱圖
我們可以使用 imshow 函式的語法：
matplotlib.pyplot.imshow(X,
cmap=None,
norm=None,
aspect=None,
interpolation=None,
alpha=None,
vmin=None,
vmax=None,
origin=None,
extent=None,
shape= < deprecated parameter > ,
filternorm=1,
filterrad=4.0,
imlim= < deprecated parameter > ,
resample=None,
url=None,
*,
data=None,
**kwargs)
示例程式碼：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.random((8, 8))
plt.imshow(data, cmap="cool", interpolation="nearest")
plt.show()
cmap 是顏色圖，我們也可以從這裡選擇另一個內建的 colormaps。
插值是一種插值方法，可以是 nearest、bilinear 和 hamming 等。
Seaborn 庫的 2D 熱圖
Seaborn 庫是建立在 Matplotlib 之上的。我們可以使用 seaborn.heatmap() 函式建立 2D 熱圖。
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pylab as plt
data = np.random.rand(8, 8)
ax = sns.heatmap(data, linewidth=0.3)
plt.show()
Seaborn 還在熱圖的側面繪製了一個漸變。
pcolormesh() 函式
繪製 2D 熱圖的另一種方法是使用 pcolormesh() 函式，該函式建立具有非規則矩形網格的偽彩色圖。它是 pcolor() 函式的更快替代方法。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
b, a = np.meshgrid(np.linspace(0, 5, 130), np.linspace(0, 5, 130))
c = (a ** 2 + b ** 2) * np.exp(-(a ** 2) - b ** 2)
c = c[:-1, :-1]
l_a = a.min()
r_a = a.max()
l_b = b.min()
r_b = b.max()
l_c, r_c = -np.abs(c).max(), np.abs(c).max()
figure, axes = plt.subplots()
c = axes.pcolormesh(a, b, c, cmap="copper", vmin=l_c, vmax=r_c)
axes.set_title("Heatmap")
axes.axis([l_a, r_a, l_b, r_b])
figure.colorbar(c)
plt.show()
輸出：
作者： Suraj Joshi
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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