使用Pandas DataFrames、Matplotlib以及Seaborn制作热量图的方法及示例

Matplotlib是Python中著名的数据可视化库，它被广泛地应用于统计分析和绘图方面。作为一种基于Python的图形库，Matplotlib的定位是创建各种可视化产品，从简单的绘图到高级的动态数据可视化，其目标是为Python对数据分析的各个阶段提供更好的支持。

Seaborn是在Matplotlib基础上开发的，是另一个常用的Python数据可视化库。与Matplotlib的默认色彩和输出格式不同，Seaborn主要关注数据可视化和数据分布。其美观、专业和高效的可视化界面是Seaborn的主要优势之一。

在数据处理和可视化的过程中，Pandas也是不可或缺的工具。Pandas是一个功能强大的数据结构构建工具，旨在使Python成为数据分析使用中的高级工具。简而言之，它是Python中的一个表格处理模块，类似于Excel中的表格操作。而DataFrames是Pandas的一种数据类型，如果您结合使用DataFrames和Matplotlib/seaborn，就可以轻松创建各种可视化图表。

在本文中，我们将会学习使用Pandas DataFrames、Matplotlib以及Seaborn制作热量图的方法及示例。

阅读更多：Matplotlib 教程

准备工作

在继续进行操作之前，我们首先要安装必要的Python相关库，可以使用以下命令在终端或命令行中完成安装：

pip install pandas matplotlib seaborn

准备数据

在本教程中，我们将使用一个糖果销售的数据集，大概包含1000个数据样本，其中包括以下列：

Name：产品名称
Calories：每100克的卡路里数
Fat：每100克的脂肪含量
Sugar：每100克的糖含量
Price：价格

为了更好地了解数据，我们可以使用以下代码，将数据放入DataFrames中，并输出前10行数据来预览数据。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('candy.csv')

print(data.head(10))

输出结果如下：

                Name  Calories  Fat  Sugar  Price
0           100 Grand       185    8     31   0.76
1        3 Musketeers       170    5     22   0.60
2              7 Up        150    0     38   0.79
3          Almond Joy       220   13     21   0.76
4           Baby Ruth       280   14     34   0.89
5     Boston Baked B.       100    3     16   0.17
6           Butterf.        230   11     30   0.83
7           Candy Corn       140    0     28   0.28
8  Caramel Apple Pop        120    2     19   0.53
9         Charleston C        100    0     10   0.01

制作热量图

接下来，我们将使用DataFrames、Matplotlib和Seaborn制作热量图。

Matplotlib

Matplotlib提供了多种方式来绘制热量图，这里我们将会介绍其中一种方法。此方法使用Matplotlib中的pcolor或imshow函数来制作热量图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建需要绘制的矩阵数据
matrix = np.random.randint(1,101,size=(10,10))

# 创建绘图对象
fig = plt.figure()

# 用pcolor方式绘制热量图
plt.pcolor(matrix, cmap=plt.cm.Blues)

# 设置图像的名称和横纵坐
plt.title("Heatmap using Matplotlib")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")

# 添加绘图标注
for y in range(matrix.shape[0]):
    for x in range(matrix.shape[1]):
        plt.text(x + 0.5, y + 0.5, '%d' % matrix[y, x],
                 horizontalalignment='center',
                 verticalalignment='center',
                 )

# 显示绘图结果
plt.colorbar()
plt.show()

运行上述代码，我们可以看到Matplotlib热量图的结果

从上图中可以看出，热量图的颜色深浅程度表示数据的大小，颜色越深代表数值越大，颜色越浅代表数字越小。右侧的颜色条显示颜色和具体数值的对应关系。在这里，我们使用了Matplotlib的pcolor函数来绘制热量图，同时也为矩阵中的数据添加了标注。

Seaborn

如果想要在Python中创建高级热量图，可以使用Seaborn。Seaborn提供了很多样式和功能，可以帮助您更方便、快捷地创建各种不同类型的可视化图表。下面我们就通过一个例子来演示如何使用Seaborn创建热量图。

import seaborn as sns

# 创建需要绘制的矩阵数据
matrix = np.random.randint(1, 101, size=(10, 10))

# 设置颜色主题
sns.set_theme()

# 用heatmap方式绘制热量图
sns.heatmap(matrix, cmap="Blues", annot=True, fmt="d")

# 设置图像的名称和横纵坐标
plt.title("Heatmap using Seaborn")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")

# 显示绘图结果
plt.show()

运行上述代码，我们可以看到Seaborn热量图的结果

从上图中可以看出，Seaborn的热量图不仅更加美观，而且可以通过不同的调色板（cmap）来制作不同的热量图。另外，Seaborn的heatmap方法中还有annot和fmt参数，可以添加数字标志和控制标志的格式。