Модуль народження python заснований на matplotlib і дає дуже гарну теплову карту.
Нижче представлена реалізація з новонародженими, розроблена для ноутбука ipython / jupyter.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
# import the data directly into a pandas dataframe
nba = pd.read_csv("http://datasets.flowingdata.com/ppg2008.csv", index_col='Name ')
# remove index title
nba.index.name = ""
# normalize data columns
nba_norm = (nba - nba.mean()) / (nba.max() - nba.min())
# relabel columns
labels = ['Games', 'Minutes', 'Points', 'Field goals made', 'Field goal attempts', 'Field goal percentage', 'Free throws made',
'Free throws attempts', 'Free throws percentage','Three-pointers made', 'Three-point attempt', 'Three-point percentage',
'Offensive rebounds', 'Defensive rebounds', 'Total rebounds', 'Assists', 'Steals', 'Blocks', 'Turnover', 'Personal foul']
nba_norm.columns = labels
# set appropriate font and dpi
sns.set(font_scale=1.2)
sns.set_style({"savefig.dpi": 100})
# plot it out
ax = sns.heatmap(nba_norm, cmap=plt.cm.Blues, linewidths=.1)
# set the x-axis labels on the top
ax.xaxis.tick_top()
# rotate the x-axis labels
plt.xticks(rotation=90)
# get figure (usually obtained via "fig,ax=plt.subplots()" with matplotlib)
fig = ax.get_figure()
# specify dimensions and save
fig.set_size_inches(15, 20)
fig.savefig("nba.png")
Вихід виглядає приблизно так:
я використовував кольорову карту matplotlib Blues, але особисто знаходжу кольори за замовчуванням досить красивими. Я використовував matplotlib для обертання міток осі x, оскільки не міг знайти синтаксис новонароджених. Як зазначає grexor, потрібно було вказати розміри (fig.set_size_inches) методом проб і помилок, що виявило мене трохи засмучуючим.
Як зазначив Пол Н, ви можете легко додати значення до теплових карт (annot = True), але в цьому випадку я не вважав, що це покращило цифру. Кілька фрагментів коду були взяті з чудової відповіді joelotz.