带有标签的 plotly 热图 - Python

简介

Plotly 是一个在线的数据可视化工具，也是一个开源的 Python 可视化库，支持多种绘图类型，包括线图、散点图、条形图、热图等。本文将介绍如何使用 Plotly 绘制带有标签的热图。

实例

数据准备

首先需要准备数据。下面是一个示例数据：

import numpy as np

# 生成随机矩阵
np.random.seed(0)
z = np.random.rand(10, 10)

# 生成横坐标和纵坐标的标签
x = ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "h", "i", "j"]
y = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J"]

绘制热图

接下来，使用 Plotly 绘制热图：

import plotly.graph_objs as go

# 定义颜色条
colorscale = [[0, "#dd0000"], [0.5, "#ffff00"], [1, "#00dd00"]]

# 定义热图对象
heat_map = go.Heatmap(x=x, y=y, z=z, colorscale=colorscale)

# 定义图像布局
layout = go.Layout(title="带有标签的热图", xaxis=dict(title="x轴标签"), yaxis=dict(title="y轴标签"))

# 完整图像对象
fig = go.Figure(data=[heat_map], layout=layout)

# 显示图像
fig.show()

绘制结果如下：

可以看到，我们成功地绘制了一个带有标签的热图。其中，横坐标和纵坐标的标签由变量x和y定义，颜色条由变量colorscale定义。

总结

本文介绍了如何使用 Plotly 绘制带有标签的热图。通过本文的学习，你可以掌握如何准备数据、定义图像对象、定义图像布局以及展示图像的方法。希望本文对你的学习有所帮助！