Colores de mapa de calor marino

Los mapas de calor son mapas de colores que muestran datos en un formato bidimensional. La variación del color se logra mediante el uso del tono, la saturación o el brillo para retratar la información variada sobre los mapas de color. Esta variación de color proporciona a los lectores información visual sobre el tamaño de los valores cuantitativos. Los mapas de calor sustituyen los números con colores ya que la mente humana entiende las vistas mejor que los datos textuales. Teniendo en cuenta que los humanos son principalmente visuales, tiene sentido presentar los datos de cualquier manera. Los mapas de calor son representaciones visuales de datos fáciles de entender. Como resultado, las herramientas de visualización de datos como los mapas de calor se están volviendo cada vez más populares.

Los mapas de calor se utilizan para mostrar patrones, varianza y anomalías, así como para representar la saturación o intensidad de las variables. Las relaciones entre variables se representan a través de mapas de calor. Ambos ejes se usan para trazar estas variables. Al observar el cambio de color en la celda, podemos buscar los patrones. Solo toma entrada numérica y la muestra en la cuadrícula, con diferentes valores de datos que se muestran por la intensidad de color variable.

Se pueden usar muchos esquemas de color diversos para representar el mapa de calor, cada uno con su propio conjunto de ventajas y desventajas perceptivas. Los colores en el mapa de calor indican patrones en los datos, por lo que las decisiones de la paleta de colores son más que cosméticas. El hallazgo de patrones puede ser facilitado por las paletas de colores apropiadas, pero también puede verse obstaculizado por las malas opciones de color.

Los colormaps se utilizan para visualizar mapas de calor, ya que son una forma simple y efectiva de ver los datos. Se podrían utilizar diversas colormaps para diferentes tipos de mapas de calor. En este artículo, exploraremos cómo interactuar con los mapas de calor marinos utilizando los colormaps.

Ejemplo 1: Establezca la gráfica de colormaps secuencial

Cuando los valores de datos (numéricos) cambian de alto a bajo y solo uno de ellos es significativo para el análisis, utilizamos los colormaps secuenciales. Tenga en cuenta que creamos un colormapap con SNS.Color Palette () y mostró los colores en el colormapap con SNS.Palplot (). La siguiente instancia explica cómo generar un mapa de calor de color de color secuencial con el módulo marítimo.

En el siguiente script de Python, proporcionamos los tres módulos que son necesarios para que funcione el código. Luego, insertamos el valor de semilla cero en la función aleatoria para generar números aleatorios. Creamos los datos de campo donde se llama la función RAND que genera un número aleatorio en un intervalo especificado para el eje x y el eje Y. Luego, creamos una variable de colormapap donde el color_palette creó el color "rojos". Al final, el color CMAP se utiliza para el mapa de calor.

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
Importar Sevorn como SNS
importar numpy como np
notario público.aleatorio.semilla (0)
datos = np.aleatorio.Rand (10, 10)
colormap = sns.color_palette ("rojos")
AX = SNS.HeatMap (datos, CMAP = colormap)
PLT.espectáculo()

El mapa de calor de color secuencial se representa así del script anterior.

Ejemplo 2: Establezca los colores secuenciales con la gráfica de argumentos CMAP

Como "rojo" es un color de color incorporado en Seaborn, también se puede pasar directamente al argumento de CMAP.

Vale la pena señalar que nuestro colormapap tiene una intensidad de color continua, a diferencia del anterior, que tenía una intensidad verde discreta para una variedad de valores posibles. Aquí hay una mirada más profunda a los colores obtenidos en los mapas de calor mencionados en la siguiente ilustración:

Pasamos un cero para la semilla RAND y generamos el número aleatorio utilizando la función RAND dentro de los datos variables. Establecimos el intervalo (15,15) tanto para el eje X como para el eje Y. Luego, pasamos un argumento CMAP que tiene el color "azul" dentro de la función de mapa de calor. Esto crea las variaciones de color "azul" del mapa de calor.

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
Importar Sevorn como SNS
importar numpy como np
notario público.aleatorio.semilla (0)
datos = np.aleatorio.Rand (15, 15)
AX = SNS.HeatMap (Data, CMAP = "Blues")
PLT.espectáculo()

La gráfica de intensidad de color secuencial del blues se muestra dentro de la figura junto con la barra de color del color especificado.

Ejemplo 3: Establezca la trama de color anormapas divergentes

Se utilizan para representar los valores numéricos que varían de alto a bajo (y viceversa), con los valores máximos y mínimos importantes. En un mapa de calor marido, el siguiente ejemplo explica cómo usar un color de color divergente.

Aquí, importamos la Biblioteca Seborn que se instala en nuestro idioma de Python. La biblioteca matplotlib también se usa para la visualización de la trama. Tenemos otro módulo que es numpy para las características numpy. Luego, al utilizar el módulo Numpy, tenemos el NP.aleatorio.función de semilla que pasa un valor de cero utilizado para inicializar los números aleatorios.

Dentro de los datos variables, llamamos a un rand de función numpy que establece el límite de número para ambos ejes en el gráfico. Luego, tenemos una función de mapa de calor marino, que toma el argumento CMAP. El CMAP está configurado con el esquema de color predeterminado, que son los colores Coolwarm.

Importar matplotlib.Pyplot como PLT
Importar Sevorn como SNS
importar numpy como np
notario público.aleatorio.semilla (0)
datos = np.aleatorio.Rand (10, 12)
AX = SNS.HeatMap (datos, cmap = "Coolwarm")
PLT.espectáculo()

En la siguiente figura, tenemos un mapa de calor personalizado usando CMAP:

Ejemplo 4: Establezca el gráfico de parámetros CBAR

El atributo CBAR del mapas de calor es un valor booleano que implica si se debe trazar. La barra de color aparece en el gráfico de forma predeterminada si no se especifica el parámetro CBAR. Cambie el CBAR a falso para deshabilitar la barra de color. El parámetro CBAR = False en el método HeatMap () se puede usar para deshabilitar la barra de colores del mapa de calor en Seaborn.

Requerimos las cuatro bibliotecas; La biblioteca adicional es el pandas para el marco de datos que utilizamos en el código. Con el mar, llamamos una función establecida aquí. Luego, con la función del conjunto de datos cargado, los vuelos del conjunto de datos de muestra se agregan y almacenan en la variable DF.

En la siguiente línea, tenemos una función de pivote que toma los datos en forma de columna y agrupa los datos en consecuencia. Pasamos las tres columnas: meses, año y pasajeros del conjunto de datos del vuelo. Ahora, invocar la función de mapa de calor marido establece el argumento CBAR en un valor falso. Con la función de show de PLT, la trama se representa.

importar pandas como PD
importar numpy como np
Importar Sevorn como SNS
Importar matplotlib.Pyplot como PLT
SNS.colocar()
DF = SNS.load_dataset ("Vuelos")
DF = DF.Pivot ("mes", "año", "pasajeros")
AX = SNS.HeatMap (DF, CBAR = FALSO)
PLT.espectáculo()

El CBAR se elimina de la gráfica de mapa de calor en la figura dada:

Conclusión

Es sencillo trabajar con los mapas de calor marinos. Discutimos los dos tipos de mapas de color que incluyen los mapas de color secuenciales y divergentes. Los explicamos brevemente junto con el ejemplo de carrera con el compilador de martes de Python dentro del Ubuntu 20.04.