您的位置：首页 > 编程语言 > Python开发

【python数据挖掘课程】十五.Matplotlib调用imshow()函数绘制热图

2017-06-20 00:02 876 查看

前面系列文章讲过数据挖掘的各种知识，最近在研究人类时空动力学分析和幂率定律，发现在人类兴趣转移模型中，可以通过热图（斑图）来进行描述的兴趣转移，如下图所示。下一篇文章将简单普及人类动力学相关知识研究。

一. Matplotlib简单回顾

Matplotlib是Python最著名的2D绘图库，该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数，用于绘图和绘表，强大的数据可视化工具和做图库，适合交互式绘图，图形美观。
首先，通过一段代码给大家回顾下Matplotlib绘图知识。绘制2*3共6个子图，且图为空的代码如下：# coding=utf-8
from matplotlib import pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(231)
ax2 = fig.add_subplot(232)
ax3 = fig.add_subplot(233)
ax4 = fig.add_subplot(234)
ax5 = fig.add_subplot(235)
ax6 = fig.add_subplot(236)
plt.grid(True)
plt.show()运行结果如下图所示：

然后需要调用函数绘图，下面提几个重点知识：
1.plot(x, y, marker='D')表示绘制折线图，marker设置样式菱形。
2.scatter(x, y, marker='s', color='r')绘制散点图，红色正方形。
3.bar(x, y, 0.5, color='c')绘制柱状图，间距为0.5，原色。
4.hist(data,40,normed=1,histtype='bar',
facecolor='yellowgreen',alpha=0.75)直方图。
5.设置x轴和y轴的坐标值：
xlim(-2.5, 2.5) #设置x轴范围 ylim(-1, 1) #设置y轴范围
6.显示中文和负号代码如下：
plt.rcParams['font.sas-serig']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

完整代码如下：

# coding=utf-8
import numpy as np
from pylab import *
from matplotlib import pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [3, 5, 10, 25]

#创建Figure
fig = plt.figure()

#创建一个或多个子图(subplot绘图区才能绘图)
ax1 = fig.add_subplot(231)
plt.plot(x, y, marker='D') #绘图及选择子图
plt.sca(ax1)

ax2 = fig.add_subplot(232)
plt.scatter(x, y, marker='s', color='r')
plt.sca(ax2)
plt.grid(True)

ax3 = fig.add_subplot(233)
plt.bar(x, y, 0.5, color='c') #柱状图 width=0.5间距
plt.sca(ax3)

ax4 = fig.add_subplot(234)
#高斯分布
mean = 0  #均值为0
sigma = 1 #标准差为1 (反应数据集中还是分散的值)
data = mean+sigma*np.random.randn(10000)
plt.hist(data,40,normed=1,histtype='bar',facecolor='yellowgreen',alpha=0.75)
plt.sca(ax4)

m = np.arange(-5.0, 5.0, 0.02)
n = np.sin(m)
ax5 = fig.add_subplot(235)
plt.plot(m, n)
plt.sca(ax5)

ax6 = fig.add_subplot(236)
xlim(-2.5, 2.5) #设置x轴范围
ylim(-1, 1)     #设置y轴范围
plt.plot(m, n)
plt.sca(ax6)
plt.grid(True)

plt.show()

输出结果如下图所示：

Matplotlib强推博客：
http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5615947.html
http://blog.csdn.net/jinlong_xu/article/details/70183377
【Python数据挖掘课程】六.Numpy、Pandas和Matplotlib包基础知识

二. imshow详解热图知识

热图（heatmap）是数据分析的常用方法，通过色差、亮度来展示数据的差异、易于理解。Python在Matplotlib库中，调用imshow()函数实现热图绘制。
参考资料：http://matplotlib.org/users/image_tutorial.html
源码介绍如下图所示：

imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.0, imlim=None, resample=None, url=None, hold=None, data=None, **kwargs)

其中，X变量存储图像，可以是浮点型数组、unit8数组以及PIL图像，如果其为数组，则需满足一下形状：
(1) M*N 此时数组必须为浮点型，其中值为该坐标的灰度；
(2) M*N*3 RGB（浮点型或者unit8类型）
(3) M*N*4 RGBA（浮点型或者unit8类型）

下面这段代码是一个简单的实例：
# coding=utf-8
from matplotlib import pyplot as plt

X = [[1,2],[3,4],[5,6]]
plt.imshow(X)
plt.show()
输出如下图所示：

Colorbar：增加颜色类标的代码是plt.colorbar()，代码如下：

#coding=utf-8
from matplotlib import pyplot as plt

X = [[1,2],[3,4],[5,6]]
plt.imshow(X)
plt.colorbar()
plt.show()

运行结果如下图所示，其中左上角颜色为蓝色，对应值为1；右下角颜色为深红色，对应值为6。它是按照矩阵X进行颜色分布的。
[1, 2] [深蓝, 浅蓝]
[3, 4] [淡绿, 黄色]
[5, 6] [橙红, 深红]
plt.colorbar(cax=None,ax=None,shrink=0.5)可设置Bar为一半长度。

Colormap：参数cmap用于设置热图的Colormap。（参考百度百科）
Colormap是MATLAB里面用来设定和获取当前色图的函数，可以设置如下色图：
  hot 从黑平滑过度到红、橙色和黄色的背景色，然后到白色。
  cool 包含青绿色和品红色的阴影色。从青绿色平滑变化到品红色。
  gray 返回线性灰度色图。
  bone 具有较高的蓝色成分的灰度色图。该色图用于对灰度图添加电子的视图。
white 全白的单色色图。
  spring 包含品红和黄的阴影颜色。
summer 包含绿和黄的阴影颜色。
autumn 从红色平滑变化到橙色，然后到黄色。
winter 包含蓝和绿的阴影色。

下面这段代码是显示原图、灰度（gray）、和春夏秋冬的示例。

#coding=utf-8
from matplotlib import pyplot as plt

X = [[1,2],[3,4]]

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(231)
ax.imshow(X)

ax = fig.add_subplot(232)
ax.imshow(X, cmap=plt.cm.gray) #灰度

ax = fig.add_subplot(233)
im = ax.imshow(X, cmap=plt.cm.spring) #春
plt.colorbar(im)

ax = fig.add_subplot(234)
im = ax.imshow(X, cmap=plt.cm.summer)
plt.colorbar(im, cax=None, ax=None, shrink=0.5) #长度为半

ax = fig.add_subplot(235)
im = ax.imshow(X, cmap=plt.cm.autumn)
plt.colorbar(im, shrink=0.5, ticks=[-1,0,1])

ax = fig.add_subplot(236)
im = ax.imshow(X, cmap=plt.cm.winter)
plt.colorbar(im, shrink=0.5)

plt.show()

运行结果如下图所示：

通常图片都是由RGB组成，一块一块的，详见我的数字图像处理系列博客，这里想把某块显示成一种颜色，则需要调用interpolation='nearest'参数即可，代码如下：
#coding=utf-8
from matplotlib import pyplot as plt

X = [[0, 0.25], [0.5, 0.75]]

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(121)
im = ax.imshow(X, cmap=plt.get_cmap('hot'))
plt.colorbar(im, shrink=0.5)

ax = fig.add_subplot(122)
im = ax.imshow(X, cmap=plt.get_cmap('hot'), interpolation='nearest',
vmin=0, vmax=1)
plt.colorbar(im, shrink=0.2)
plt.show()

运行结果如下图所示：

推荐文章：matplotlib imshow - default colour normalisation
默认情况下，imshow将数据标准化为最小和最大值。您可以使用vmin和vmax参数或norm参数来控制（如果您想要非线性缩放）。

百度经验提供一段代码，也不错，推荐大家学习。
注意：相当于在A~J和a~j的图像矩阵中，产生10*10的随机数，对矩阵进行颜色填充；只是在填充过程中，选择随机数的最大值和最小值进行标准化处理。

# coding=utf-8
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib import axes

def draw_heatmap(data,xlabels,ylabels):
#cmap=cm.Blues
cmap=cm.get_cmap('rainbow',1000)
figure=plt.figure(facecolor='w')
ax=figure.add_subplot(1,1,1,position=[0.1,0.15,0.8,0.8])
ax.set_yticks(range(len(ylabels)))
ax.set_yticklabels(ylabels)
ax.set_xticks(range(len(xlabels)))
ax.set_xticklabels(xlabels)
vmax=data[0][0]
vmin=data[0][0]
for i in data:
for j in i:
if j>vmax:
vmax=j
if j<vmin:
vmin=j
map=ax.imshow(data,interpolation='nearest',cmap=cmap,aspect='auto',vmin=vmin,vmax=vmax)
cb=plt.colorbar(mappable=map,cax=None,ax=None,shrink=0.5)
plt.show()

a=np.random.rand(10,10)
print a
xlabels=['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J']
ylabels=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j']
draw_heatmap(a,xlabels,ylabels)

运行结果如下图所示：

最后希望这篇文章对你有所帮助，该篇文章的重点知识不是画图，而是后续的研究：
1.如何通过热图来描绘人类动力学兴趣转换点；
2.图像处理感兴趣的同学，会通过imshow()处理相关知识；
3.用热图颜色表示差异，体现矩阵数据的关注点。同时推荐大家阅读电子科技大学，赵志丹老师的博士论文《人类行为时空特性的分析建模及动力学研究》，下一篇文章我将简单讲述人类时空分析及结合Python绘图简单介绍。因为最近研究这方面知识，希望对你有所帮助，如果文章存在错误或不足之处，还请海涵。
真的好忙啊，都没时间做很多自己喜欢的事情，写文也是，但每当想起你，我这张丑脸上总会泛起微笑。加油，秀璋。娜娜，晚安！
(By:Eastmount 2017-06-19 晚上12点 http://blog.csdn.net/eastmount/ )

内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理

标签：

相关文章推荐

新的分享

章节导航