Вы подписаны на Машинное обучение доступно
Отлично! завершите оплату для полного доступа к Машинное обучение доступно
Снова приветствуем Вас! Вы успешно авторизовались
Успех! Аккаунт активирован, и Вы имеете полный доступ к контенту.
Тепловая карта (Heatmap)

Тепловая карта (Heatmap)

in

Тепловая карта – популярный способ визуализации закономерностей в Датасете (Dataset), использующий сетку n на m, где в каждой ячейке – Среднее арифметическое значение (Mean) соответствующей группы Наблюдений (Observation).

Среднее геометрическое: Seaborn

Тепловая карта по умолчанию – это соответсвующий класс библиотеки Seaborn. Посмотрим, как она выглядит в таком исполнении. Для начала импортируем необходимые библиотеки:

import seaborn as sns

Используем встроенный датасет flights с графиками полетов по годам. Запросим методом pivot() такое представление карты, что на осях x и расположатся годы и месяцы соответственно, а основанием для расчета оттенка ячейки станет Признак (Feature) "число пассажиров" ("passengers"):

flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")
ax = sns.heatmap(flights)

График демонстрирует в том числе и сниженную частоту полетов в июле и августе (это датасет родом из страны с комфортным летом: тогда жители предпочитают отдыхать дома). Более того, в период с 1949 по 1960 летающие предпочитали бронировать билеты на первую половину месяца:

Ноутбук, не требующий дополнительной настройки на момент написания статьи, можно скачать здесь.

Автор оригинальной статьи: seaborn.pydata.org