Plotly.Expressar.Densidade_heatmap

Vamos mergulhar.

Função Sintaxe

A função density_heatmap () possui uma sintaxe, como mostrado no seguinte:

A seguir, é apresentada uma lista dos parâmetros mais úteis que você precisa saber ao criar os mapas de calor de densidade usando a função density_heatmap ():

1. quadro de dados - Especifica o quadro de dados que contém os nomes de colunas usados ​​no gráfico.
2. x - Define os valores usados ​​para posicionar as marcas ao longo do eixo X no avião cartesiano.
3. y - Define os valores usados ​​para posicionar as marcas ao longo do eixo y no avião cartesiano.
4. z - Posiciona as marcas ao longo do eixo z.
5. facet_row - Define os valores usados ​​para atribuir as marcas a subparcelas facetadas na direção vertical.
6. facet_col - Define os valores usados ​​para atribuir as marcas para subparcelas facetadas ao longo da direção horizontal.
7. orientação - Define a orientação para o enredo.
8. Histfunc - Define a função agregada usada no gráfico.
9. título - Define o título para a figura.
10. largura altura - Define a largura e a altura da figura resultante em pixels.

Exemplo prático

O código a seguir ilustra como criar um mapa de calor de densidade usando a função density_heatmap ():

importar plotly.expresso como px
df = px.dados.íris()
Fig = px.densidade_heatmap (df, x = 'Sepal_length', y = 'Sepal_width')
Figo.mostrar()

O código anterior retorna o mapa de calor de densidade, como mostrado no seguinte:

Definindo o número de caixas

Podemos especificar o número de caixas que desejamos exibir usando os parâmetros NBINSX e NBINSY, como mostrado no seguinte:

importar plotly.expresso como px
df = px.dados.íris()
Fig = px.densidade_heatmap (df, x = 'Sepal_length', y = 'Sepal_width', nbinsx = 30, nbinsy = 30)
Figo.mostrar()

A figura resultante é a seguinte:

Adicionando parcelas marginais

Você pode adicionar as parcelas marginais a um mapa de calor de densidade usando os parâmetros marginal_x e marginal_y, como mostrado no seguinte:

importar plotly.expresso como px
df = px.dados.íris()
Fig = px.densidade_heatmap (df, x = 'Sepal_length', y = 'Sepal_width', nbinsx = 30, nbinsy = 30, marginal_x = 'histograma', marginal_y = 'histograma')
Figo.mostrar()

O código anterior adiciona os histogramas marginais no eixo x e y do mapa de calor de densidade.

A figura resultante é a seguinte:

Especificando uma escala de cor

Também podemos especificar uma escala de cores desejada para o mapa de calor usando o parâmetro color_continous_scale, como mostrado no seguinte:

Fig = px.densidade_heatmap (df, x = 'Sepal_length', y = 'Sepal_width', nbinsx = 30, nbinsy = 30, marginal_x = 'histogram', marginal_y = 'histogram', color_continuous_scale = px.cores.sequencial.Inferno)
Figo.mostrar()

Figura de saída:

Criação de mapa de calor de densidade facetada

Você também pode criar as subparcelas de densidade facettada usando os parâmetros FACET_ROW e FACET_COL, conforme ilustrado no código a seguir:

importar plotly.expresso como px
df = px.dados.pontas()
Fig = px.densidade_heatmap (df, x = "total_bill", y = "tip", facet_row = "sexo", facet_col = "fumante")
Figo.mostrar()

Figura de saída:

E é isso.

Conclusão

Este artigo explora como você pode criar os vários tipos de mapas de calor de densidade usando plotly expresso. Verifique o documento para mais.