Kursbeschreibung
In diesen Lektionen werden Sie lernen, wie man zweidimensionale Heatmaps erstellt. Zunächst werden Sie Heatmaps mit der Python Matplotlib Bibliothek Pyplot Unterbibliothek erstellen. Wir werden Heatmap-Daten simulieren, die mit der Numpy-Zufallsfunktion für ein zweidimensionales Array von Werten erzeugt werden. Wir zeigen Ihnen, wie Sie Heatmaps mit Beschriftungen, einem Titel, einer Färbung und einem Farbbalken gestalten können, und Sie lernen den Unterschied zwischen der Pyplot-Funktion imshow() und der Funktion pcolormesh() zur Erstellung von Heatmaps kennen.
Wir zeigen Ihnen auch, wie Sie die Python-Bibliothek Seaborn zur Erstellung einer Heatmap verwenden können. Die Vorteile der Seaborn-Heatmap werden anhand der Annotate-Funktion für Heatmap-Zellen veranschaulicht. Sie werden auch lernen, eine interaktive Heatmap mit HVPlot zu erstellen, indem Sie ein interaktives Toolbar-Widget hinzufügen, das es Ihnen ermöglicht, in das Heatmap-Diagramm einzudringen und Einblicke in die Daten zu gewinnen.
Was Sie lernen werden
- Erstellen Sie zweidimensionale Heatmaps mit der Python Matplotlib Pyplot Unterbibliothek
- Simulieren Sie Heatmap-Daten mit der Numpy-Zufallsfunktion für ein zweidimensionales Wertearray
- Stilisieren Sie eine Heatmap mit Beschriftungen, einem Titel, Färbung und einer Farbbalken
- Unterscheiden Sie zwischen den Pyplot imshow() und pcolormesh() Funktionen zum Erstellen von Heatmaps
- Generieren Sie eine kommentierte Heatmap mit der Python Seaborn Bibliothek
- Erstellen Sie eine interaktive Heatmap mit HVPlot, fügen Sie ein Toolbar-Widget hinzu, um in die Daten einzusteigen
Wichtige Erkenntnisse
- Heatmaps können mit Matplotlib mit der Pyplot-Unterbibliothek erstellt werden, mit simulierten Daten, die von der Numpy-Zufallsfunktion generiert werden.
- Heatmaps können mit Beschriftungen, einem Titel, Färbung und einer Farbbalken stilisiert werden.
- Die Pyplot imshow() und pcolormesh() Funktionen bieten unterschiedliche Ansätze zum Erstellen von Heatmaps.
- Die Seaborn Bibliothek kann Heatmaps generieren und unterstützt eine Annotationsfunktion für Heatmap-Zellen.
- Eine interaktive Heatmap, die mit HVPlot erstellt ist, enthält ein Toolbar-Widget, mit dem Sie einen Drilldown durchführen können, um tiefere Einblicke zu erhalten.
Häufig gestellte Fragen
Was werde ich in diesem Kurs lernen?
Sie werden lernen, zweidimensionale Heatmaps mit Matplotlib's Pyplot zu erstellen, sie mit Beschriftungen, Titeln, Färbung und Farbbalken zu stilisieren, kommentierte Heatmaps mit Seaborn zu generieren und eine interaktive Heatmap mit HVPlot zu erstellen.
Welche Python-Bibliotheken behandelt dieser Kurs?
Der Kurs behandelt die Matplotlib Pyplot Unterbibliothek, Numpy (zum Simulieren von Heatmap-Daten), Seaborn und HVPlot.
Was ist der Unterschied zwischen imshow() und pcolormesh()?
Beide sind Pyplot-Funktionen zum Erstellen von Heatmaps; der Kurs demonstriert den Unterschied zwischen den Funktionen imshow() und pcolormesh().
Behandelt dieser Kurs interaktive Heatmaps?
Ja. Sie werden lernen, eine interaktive Heatmap mit HVPlot zu erstellen, und ein interaktives Toolbar-Widget hinzufügen, das es Ihnen ermöglicht, einen Drilldown durchzuführen und Einblicke in die Heatmap-Grafik und die Daten zu erhalten.
Welche Fähigkeiten hilft dieser Kurs zu entwickeln?
Er entwickelt Fähigkeiten in Datenvisualisierung, Datenkarten, Heatmaps, Informationsvisualisierung und wissenschaftlicher Visualisierung.
