用 Plotly 绘制五彩缤纷的热力图

人工智能

2023-10-13 16:08:45

欢迎来到彼得的创意绘图世界，今天我们一起看看 Plotly 如何绘制迷人的热力图。

热力图的奥妙

热力图是一种数据可视化工具，用于展示数据点的分布和相关性。通过颜色来编码数据值，我们能一目了然地看到数据分布的趋势。在 Plotly 中，绘制热力图有三种方式：

heatmap：基本款热力图，适合展示简单的二维数据分布
imshow：功能更强大的热力图，支持多维数据和多种颜色方案
contour：绘制轮廓线，方便我们查看数据的分布趋势

这三个绘图方式各有特色，今天我们就来详细解读每一种方式的使用方法，并分享一些实际案例，帮助大家轻松上手。

绘制基本款热力图：heatmap

heatmap 是最简单易用的热力图绘制方式。它可以快速绘制出一个二维数组的数据分布情况，并且支持多种颜色方案。

操作步骤：

准备数据：
- 准备好你的数据，确保它是一个二维数组。
- 数据值可以是任何数值类型，但建议使用浮点数以获得更好的视觉效果。

导入库：

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

创建图形对象：
```
fig = go.Figure()
```

添加热力图：

fig.add_trace(go.Heatmap(z=data, colorscale='Viridis'))

设置标题和轴标签：

fig.update_layout(title='Heatmap Example', xaxis_title='X Axis', yaxis_title='Y Axis')

显示图形：
```
fig.show()
```

示例代码：

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

# 准备数据
data = np.random.randint(0, 100, size=(10, 10))

# 创建图形对象
fig = go.Figure()

# 添加热力图
fig.add_trace(go.Heatmap(z=data, colorscale='Viridis'))

# 设置标题和轴标签
fig.update_layout(title='Heatmap Example', xaxis_title='X Axis', yaxis_title='Y Axis')

# 显示图形
fig.show()

绘制多维热力图：imshow

imshow 函数可以绘制多维数据，并支持更加丰富的颜色方案和更加复杂的布局。

操作步骤：

准备数据：
- 准备好你的数据，它可以是多维数组，也可以是包含多维数组的列表。
- 数据值可以是任何数值类型，但建议使用浮点数以获得更好的视觉效果。

导入库：

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

创建图形对象：
```
fig = go.Figure()
```

添加热力图：

fig.add_trace(go.Imshow(z=data, colorscale='Viridis'))

设置标题和轴标签：

fig.update_layout(title='Imshow Example', xaxis_title='X Axis', yaxis_title='Y Axis')

显示图形：
```
fig.show()
```

示例代码：

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

# 准备数据
data = np.random.randint(0, 100, size=(10, 10, 3))

# 创建图形对象
fig = go.Figure()

# 添加热力图
fig.add_trace(go.Imshow(z=data, colorscale='Viridis'))

# 设置标题和轴标签
fig.update_layout(title='Imshow Example', xaxis_title='X Axis', yaxis_title='Y Axis')

# 显示图形
fig.show()

绘制轮廓线：contour

contour 函数可以绘制轮廓线，轮廓线可以帮助我们更清晰地看到数据的分布趋势。

操作步骤：

准备数据：
- 准备好你的数据，它可以是二维数组，也可以是包含二维数组的列表。
- 数据值可以是任何数值类型，但建议使用浮点数以获得更好的视觉效果。

导入库：

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

创建图形对象：
```
fig = go.Figure()
```

添加轮廓线：

fig.add_trace(go.Contour(z=data, colorscale='Viridis'))

设置标题和轴标签：

fig.update_layout(title='Contour Example', xaxis_title='X Axis', yaxis_title='Y Axis')

显示图形：
```
fig.show()
```

示例代码：

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

# 准备数据
data = np.random.randint(0, 100, size=(10, 10))

# 创建图形对象
fig = go.Figure()

# 添加轮廓线
fig.add_trace(go.Contour(z=data, colorscale='Viridis'))

# 设置标题和轴标签
fig.update_layout(title='Contour Example', xaxis_title='X Axis', yaxis_title='Y Axis')

# 显示图形
fig.show()