【foliumのPlugins】HeatMap(ヒートマップ)の使い方 - よちよちpython
今回は、地図作成ライブラリfoliumの数あるPluginsの中の１つHeatMapを使ってみる。 HeatMap(ヒートマップ)とは 二次元データの数値の高低を、色やその濃淡で表したもの。「マップ」と付いてますが必ずしも地図で表現する訳ではなく、テーブルを値で色分けしたものなどもヒートマップと呼ぶ。色んな種類のヒートマップがある。 地図を色分けする方法として、他に似たものでは コロプレス図(階級区分図) がある。例えば地図を都道府県ごとに境界線で別けて、なにかの統計データによって色分けする。アメリカ大統領選州ごとに赤と青で色分けされた地図など。 使い方 HeatMapクラスの引数と、デフォルト値。 folium.plugins.HeatMap( data, name=None, min_opacity=0.5, max_zoom=18, radius=25, blur=15, gradi
color mapの一覧をheatmapで(160個くらい画像があるので注意) - podhmo's diary
from nbreversible import code import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns # %matplotlib inline xs = np.arange(1, 10) ys = np.arange(1, 10).reshape(9, 1) m = xs * ys df = pd.DataFrame(m) df 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 4 6 8 10 12 14 16 18 2 3 6 9 12 15 18 21 24 27 3 4 8 12 16 20 24 28 32 36 4 5 10 15 20 25 30 35 40 45 5 6 12 18 24 30 36 42 48 54 6 7 14 21 28 35 42 49
Python でデータ可視化 - カッコいいヒートマップを描こう - Qiita
Pythonでのグラフ描画 Pythonチャートを描く場合の定番は「matplotlib」ですが、その見た目のやや野暮ったい感じと、 表記法のややこしさが指摘されています。 そこで、この記事ではMatplotlibの機能をより美しく、またより簡単に実現するためのラッパー的存在である、「Seaborn」の使い方を取り上げます。 Seabornについてと、初歩的な使い方については下記リンクをご覧ください。 ◆pythonで美しいグラフ描画 -seabornを使えばデータ分析と可視化が捗る その1 http://qiita.com/hik0107/items/3dc541158fceb3156ee0 seabornでは下記のように美しいヒートマップを描くことが出来ます （SeabornのTutorialサイトより抜粋） 見た目にもインパクトがあり、数字があまり得意でない人にもウケがよかったりする
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