Seaborn heatmap 그리기

- 목차

 

Heapmap 그리기.

seaborn 을 활용하여 heatmap 을 그리기 위해서 Matrix 형태의 데이터가 필요합니다.

그러기 위해서 Pandas DataFrame 또는 2D-Array 형태의 데이터가 요구됩니다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data (replace this with your actual data)
data = [
    [1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 7, 8],
    [9, 10, 11, 12]
]

# Create a heatmap
sns.heatmap(data, annot=True, cmap="YlGnBu", fmt="d")

# Display the plot
plt.show()

 

Axis 값 설정하기.

Pandas DataFrame 활용하기.

Pandas DataFrame 을 사용하게 되면, DataFrame 에 설정된 columns 과 index 의 값이 Axis 로 설정됩니다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

data = [
    [1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 7, 8],
    [9, 10, 11, 12]
]
df = pd.DataFrame(data, index=["1-row", "2-row", "3-row"], columns=["1-col", "2-col", "3-col", "4-col"])
sns.heatmap(df, annot=True, cmap="YlGnBu", fmt="d")
plt.show()

 

 

tickLabels 사용하기.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = [
    [1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 7, 8]
]
sns.heatmap(data, annot=True, cmap="YlGnBu", fmt="d",
            yticklabels=["1-row", "2-row"],
            xticklabels=["1-col", "2-col", "3-col", "4-col"]
            )
plt.show()

 

 

 

Color Bar 삭제하기.

우측에 존재하는 Color Bar 를 삭제할 수 있습니다.

cbar 옵션을 통해서 Color Bar 의 노출 여부를 결정할 수 있습니다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = [
    [1, 2, 3, 4],
    [5, 6, 7, 8]
]
sns.heatmap(data, annot=True, cmap="YlGnBu", fmt="d",
            cbar=False,
            yticklabels=["1-row", "2-row"],
            xticklabels=["1-col", "2-col", "3-col", "4-col"]
            )
plt.show()