在 Plotly 中使用 graph_objects 类创建热图

Plotly 是一个Python库，用于设计图形，尤其是交互式图形。它可以绘制各种图形和图表，如直方图、条形图、箱线图、散布图等等。它主要用于数据分析和财务分析。 plotly 是一个交互式可视化库。

使用 graph_objects 的热图

热图是数据的二维图形表示，其中包含在矩阵中的各个值表示为颜色。

Syntax: plotly.graph_objects.Heatmap(arg=None, autocolorscale=None, colorbar=None, colorscale=None, x=None, y=None, z=None, **kwargs)

Parameters:

arg: dict of properties compatible with this constructor

autocolorscale: Determines whether the colorscale is a default palette (autocolorscale: true) or the palette determined by colorscale. 

colorbar: plotly.graph_objects.heatmap.ColorBar instance or dict with compatible properties

colorscale: Sets the colorscale. The colorscale must be an array containing arrays mapping a normalized value to an rgb, rgba, hex, hsl, hsv, or named color string.

x: Sets the x coordinates.

y: Sets the y coordinates.

z: Sets the z coordinates.

例子：

Python3

import plotly.graph_objects as go
  
feature_x = np.arange(0, 50, 2) 
feature_y = np.arange(0, 50, 3) 
  
# Creating 2-D grid of features 
[X, Y] = np.meshgrid(feature_x, feature_y) 
  
Z = np.cos(X / 2) + np.sin(Y / 4) 
  
fig = go.Figure(data =
     go.Heatmap(x = feature_x, y = feature_y, z = Z,))
  
fig.show()

输出：

呈现块大小不等的热图

在绘图中，可以显示块的大小不等，以使数据彼此区分开来，以便在呈现时更加清晰，因为数据彼此相比具有不同的高度和宽度。

例子：

Python3

import plotly.graph_objects as go
  
feature_x = np.arange(0, 50, 2)
feature_y = np.arange(0, 50, 3)
  
# Creating 2-D grid of features
[X, Y] = np.meshgrid(feature_x, feature_y)
  
Z = np.cos(X / 2) + np.sin(Y / 4)
  
fig = go.Figure(data=go.Heatmap(
  x=feature_x, y=feature_y, z=Z,))
  
fig.update_layout(
    margin=dict(t=200, r=200, b=200, l=200),
    showlegend=False,
    width=700, height=700,
    autosize=False)
  
  
fig.show()

输出：