Tramamente.Expresar.Densidad_heatmap

En este artículo, descubriremos cómo podemos usar la función densidad_heatmap () desde el módulo expreso trazly para crear los gráficos de mapa de calor de densidad.

Vamos a sumergirnos.

Sintaxis de funciones

La función densidad_heatmap () tiene una sintaxis como se muestra en lo siguiente:

La siguiente es una lista de los parámetros más útiles que debe saber al crear los mapas de calor de densidad utilizando la función densidad_heatmap ():

1. marco de datos - Especifica el marco de datos que contiene los nombres de la columna utilizados en el gráfico.
2. X - Establece los valores utilizados para colocar las marcas a lo largo del eje x en el plano cartesiano.
3. Y - Establece los valores utilizados para colocar las marcas a lo largo del eje Y en el plano cartesiano.
4. z - Posiciona las marcas a lo largo del eje z.
5. facet_row - Establece los valores utilizados para asignar las marcas a las subtramas facetadas en la dirección vertical.
6. facet_col - Establece los valores utilizados para asignar las marcas a las subtramas facetadas a lo largo de la dirección horizontal.
7. orientación - Define la orientación para la trama.
8. histfunc - Define la función agregada utilizada en la gráfica.
9. título - Establece el título de la figura.
10. ancho/altura - Define el ancho y la altura de la figura resultante en píxeles.

Ejemplo práctico

El siguiente código ilustra cómo crear un mapa de calor de densidad utilizando la función densidad_heatmap ():

Importar trama.expresar como PX
DF = PX.datos.iris()
Fig = PX.densidad_heatmap (df, x = 'sepal_length', y = 'sepal_width')
higo.espectáculo()

El código anterior devuelve el mapa de calor de densidad como se muestra en el siguiente:

Establecer el número de contenedores

Podemos especificar el número de contenedores que deseamos mostrar utilizando los parámetros NBINSX y NBINSY como se muestra en lo siguiente:

Importar trama.expresar como PX
DF = PX.datos.iris()
Fig = PX.densidad_heatmap (df, x = 'sepal_length', y = 'sepal_width', nbinsx = 30, nbinsy = 30)
higo.espectáculo()

La figura resultante es la siguiente:

Agregar parcelas marginales

Puede agregar las gráficas marginales a un mapa de calor de densidad utilizando los parámetros Marginales_X y Marginal_Y como se muestra en lo siguiente:

Importar trama.expresar como PX
DF = PX.datos.iris()
Fig = PX.densidad_heatmap (df, x = 'sepal_length', y = 'sepal_width', nbinsx = 30, nbinsy = 30, marginal_x = 'histogram', marginal_y = 'histogram')
higo.espectáculo()

El código anterior agrega los histogramas marginales en el eje x e y del mapa de calor de densidad.

La figura resultante es la siguiente:

Especificando una escala de color

También podemos especificar una escala de colores deseada para el mapa de calor utilizando el parámetro color_continino_scale como se muestra en lo siguiente:

Fig = PX.densidad_heatmap (df, x = 'sepal_length', y = 'sepal_width', nbinsx = 30, nbinsy = 30, marginal_x = 'histogram', marginal_y = 'histogram', color_continuous_scale = px.colores.secuencial.Infierno)
higo.espectáculo()

Figura de salida:

Creación de mapa de calor de densidad facetada

También puede crear las subtramas de densidad facetada utilizando los parámetros FACET_ROW y FACET_COL como se ilustra en el siguiente código:

Importar trama.expresar como PX
DF = PX.datos.consejos()
Fig = PX.densidad_heatmap (df, x = "total_bill", y = "tip", facet_row = "sexo", facet_col = "smoker")
higo.espectáculo()

Figura de salida:

Y eso es.

Conclusión

Este artículo explora cómo puede crear los diversos tipos de mapas de calor de densidad utilizando Plotly Express. Consulte el documento para más.