Python, pandas, seabornでヒートマップを作成 | note.nkmk.me
Pythonのビジュアライゼーションライブラリseabornを使うと、二次元データを可視化するヒートマップが簡単に作成できる。 seaborn.heatmap()関数を使う。 seaborn.heatmap — seaborn 0.8.1 documentation pandasは必須ではないが、二次元データとしてpandas.DataFrameを用いると行名・列名がそのままx軸・y軸のラベルとして表示されて便利。 ここでは、以下の内容について説明する。 seaborn.heatmap()関数の基本的な使い方 オブジェクトとして操作 seaborn.heatmap()関数の主な引数 数値を表示: 引数annot カラーバー表示・非表示: 引数cbar 正方形で表示: 引数square 最大値、最小値、中央値を指定: 引数vmax, vmin, center 色（カラーマップ）を指定: 引数
Raspberry PiでBokehを使おうとしたらエラーになった話 - Qiita
この記事について… 普段はRaspberry Piとは無縁なプログラマだったんですが、斯く斯く然々で色々やってみることになりました。普段はWindowsしかいじらないのでLinuxは超初心者ですが、備忘録を兼ねて色々書こうと思います。 尚、2018/05/17現在 Raspbian Stretch Lite 2018-04-18リリースを使用しています。 Bokehでエラー センサーで取得したデータをグラフ化するという場面に遭遇した為、今回はBokehライブラリを使うことにしました。 Traceback (most recent call last): File "/home/pi/.local/lib/python3.5/site-packages/numpy/core/__init__.py", line 16, in <module> from . import multiarray
seaborn.heatmap — seaborn 0.13.2 documentation
seaborn.heatmap# seaborn.heatmap(data, *, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels='auto', yticklabels='auto', mask=None, ax=None, **kwargs)# Plot rectangular data as a color-encoded matrix. This is an Axes-level function and will draw the hea
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