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热力图

热力图（Heatmap）是一种数据可视化图表类型，用于以颜色的变化来展示数据的密度分布或相关性。 热力图通常呈现为一个二维的矩形格子，在格子内使用颜色的渐变来表示数据的密度或数值大小，颜色的深浅反映了数据的相对密度或数值大小。

热力图通常包含以下要素：

  • 矩形格子（Grid）：热力图的主要组成部分，由一个个矩形格子组成，每个格子代表一个数据点或数据区域。矩形格子的大小可以根据数据的密度或分布情况进行调整。
  • 颜色渐变（Color Gradient）：热力图使用颜色的渐变来表示数据的密度或数值大小，通常采用色谱图来确定颜色的范围和映射关系。颜色的深浅反映了数据的相对密度或数值大小。
  • 数据标签（Data Labels）：有时，热力图会在每个矩形格子内显示具体的数据数值或密度值，以便观察者更清晰地了解数据的情况。

热力图适用于展示数据的密度分布、趋势变化或相关性，特别适用于大量数据的可视化和分析。 它能够直观地呈现数据的特征和模式，帮助观察者发现数据的规律和异常情况。

使用方式​

  1. X轴字段：选择X轴字段属性。
  2. *Y轴字段：选择Y轴字段属性。
  3. *热度字段：选择X轴和Y轴相关数值大小。

数据示例​

corr_list = {
    "品种a": ["热轧卷板", "热轧卷板", "热轧卷板", "螺纹钢", "螺纹钢", "螺纹钢", "铁矿石", "铁矿石", "铁矿石"],
    "品种b": ["热轧卷板", "螺纹钢", "铁矿石", "热轧卷板", "螺纹钢", "铁矿石", "热轧卷板", "螺纹钢", "铁矿石"],
    "相关系数": [None, 0.921951000892738, 0.7828602839311828, 0.921951000892738, None, 0.761299024355042, 0.7828602839311828, 0.761299024355042, None]
}

df = DataFrame(corr_list, columns=["品种A","品种B",'相关系数'])

return df

热力图设置​

显示设置​

  1. 最小/最大热度设置：进行最小/最大热度数值设置。
  2. 颜色设置：进行热力图颜色设置。

图例​

热力图