多索引热图

多索引热图是一种常用的数据可视化工具，用于呈现多个变量的关系和趋势。在程序员的工作中，我们常常需要用到多索引热图来进行数据分析和报告。下面是关于多索引热图的介绍。

原理

多索引热图是用颜色来表示数据大小，通过分层显示数据，将多个索引组成不同的坐标轴，形成二维坐标系，描述变量之间的相关性和趋势。

库

Python 已经有很多用于绘制多索引热图的库，比如 seaborn, matplotlib 和 plotly 等。这些库提供了很多绘图函数，可以生成不同类型的多索引热图。

下面是一个使用 seaborn 库绘制多索引热图的示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = sns.load_dataset("flights").pivot("month", "year", "passengers")
sns.heatmap(data, annot=True, fmt="d")
plt.show()

示例

下面是一个使用 plotly 库绘制多索引热图的示例：

import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2011_us_ag_exports.csv')
df = df[df['state'].isin(['TX', 'NM', 'AZ'])]

fig = go.Figure(data=go.Heatmap(
        z=df['total exports'],
        x=df['year'],
        y=df['state'],
        colorscale='Viridis',
))

fig.update_layout(
    title='2011 US Agriculture Exports by State',
    xaxis_title="Year",
    yaxis_title="State",
)

fig.show()

结论

多索引热图是一种强大的数据可视化工具，它可以通过分层显示数据，呈现出多个变量的关系和趋势。在程序员的工作中，我们常常需要用到多索引热图来进行数据分析和报告。Python 中已经有很多集成库可以使用，如 seaborn, matplotlib 和 plotly 等。我们可以根据实际需求选择不同的库和绘图函数来生成不同类型的多索引热图。