タグ付けされた質問 「heatmap」

散布図としてプロットするのは簡単ですが、ヒートマップとして表現したい一連のX、Yデータポイント（約10k）があります。 私はMatPlotLibの例を調べましたが、それらはすべて、画像を生成するためのヒートマップセル値からすでに始まっているようです。 一連のx、yをすべて異なるヒートマップに変換する方法はありますか？

187 python  matplotlib  heatmap  histogram2d 

PythonのPandasパッケージから生成されたデータフレームがあります。pandasパッケージのDataFrameを使用してヒートマップを生成するにはどうすればよいですか。 import numpy as np from pandas import * Index= ['aaa','bbb','ccc','ddd','eee'] Cols = ['A', 'B', 'C','D'] df = DataFrame(abs(np.random.randn(5, 4)), index= Index, columns=Cols) >>> df A B C D aaa 2.431645 1.248688 0.267648 0.613826 bbb 0.809296 1.671020 1.564420 0.347662 ccc 1.501939 1.126518 0.702019 1.596048 ddd 0.137160 0.147368 1.504663 0.202822 eee …

112 python  pandas  dataframe  heatmap 

このようなヒートマップを作成したいと思います（FlowingDataに表示されます）： ソースデータはここにありますが、ランダムデータとラベルを使用するのが適切です。 import numpy column_labels = list('ABCD') row_labels = list('WXYZ') data = numpy.random.rand(4,4) ヒートマップの作成は、matplotlibで十分簡単です。 from matplotlib import pyplot as plt heatmap = plt.pcolor(data) そして、私は正しいように見えるカラーマップ引数を見つけました：heatmap = plt.pcolor(data, cmap=matplotlib.cm.Blues) しかし、それを超えると、列と行のラベルを表示し、データを正しい方向（左下ではなく左上）で表示する方法がわかりません。 試みが操作するheatmap.axes（例えばheatmap.axes.set_xticklabels = column_labels、すべて失敗しています）。ここで何が欠けていますか？

100 python  matplotlib  data-visualization  heatmap 

問題の説明 プロットしたい数千行（約4000）があります。ただし、すべての線を使用してプロットすることは不可能でありgeom_line()、たとえばalpha=0.1、線の密度が高い場所とない場所を示すためだけに使用することはできません。私はPythonで似たようなものに出くわしました。特に、回答の2番目のプロットは本当に良さそうですが、似たようなものをで達成できるかどうかはわかりませんggplot2。したがって、このようなもの： サンプルデータセット パターンを示すセットを使用してこれを示す方がはるかに理にかなっていますが、ここではランダムな正弦曲線を生成しました。 set.seed(1) gen.dat <- function(key) { c <- sample(seq(0.1,1, by = 0.1), 1) time <- seq(c*pi,length.out=100) val <- sin(time) time = 1:100 data.frame(time,val,key) } dat <- lapply(seq(1,10000), gen.dat) %>% bind_rows() ここで答えたようなヒートマップ を試してみましたが、このヒートマップは、完全な軸上の点の接続（直線など）を考慮せず、時間ごとの「ヒート」を示します。 質問最初の図に示されているのと同様のラインのヒートマップを 使用して、Rでどのようにできggplot2ますか？

8 r  ggplot2  plot  heatmap