自学教程：python数据可视化Seaborn画热力图

1.引言

热力图的想法很简单，用颜色替换数字。

现在，这种可视化风格已经从最初的颜色编码表格走了很长一段路。热力图被广泛用于地理空间数据。这种图通常用于描述变量的密度或强度，模式可视化、方差甚至异常可视化等。

鉴于热力图有如此多的应用，本文将介绍如何使用Seaborn 来创建热力图。

2. 栗子

首先我们导入Pandas和Numpy库，这两个库可以帮助我们进行数据预处理。

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sbimport numpy as np

为了举例，我们采用的数据集是 80 种不同谷物的样本，我们来看看它们的成分。

数据集样例如下所示：

上图中，第一行为表头，接着对于每一行来说，第一列为谷物的名称，后面第4列到16列为每种谷物含有的13种主要组成成分的数值。

3. 数据预处理

解下来我们分析每种谷物13种不同成分之间的相关性，我们可以采用Pandas库中的coor()函数来计算相关性，

代码如下：

# read datasetdf = pd.read_csv('data/cereal.csv')# get correlationsdf_corr = df.corr() 
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