Python 绘制热度图（seaborn）

进行数据处理时，对于数据的可视化展示可以更好的表现数据的关系

论文中，漂亮的热度图会让人眼前一亮

Seaborn 中的 heatmap就可以用来创建热度图

1. 准备数据 data

　　由于是热度图，输入数据需要时二维

　　随机创建一个8*8的矩阵

　　data = np.random.rand(8,8)

　　

 

 

2. 创建热度图

　　sns.heatmap(data)

　　plt.show()

      

 

 

3. 修改热度图的颜色分布cmap

　　上图可以看出，颜色越深值越小。可是我比较习惯颜色越深代表值越大

　　 cmap=sns.color_palette('Reds')  

　　sns.heatmap(data,cmap=cmap)

       这样从浅到深，数值越来越大了。Color_palette() 可以有多种改变，需要时可以翻阅文档。Seaborn中还有其他颜色设定，在文档中Color Palettes 模块有详细说明。