Heat Map¶

heatmap es una función de la biblioteca de visualización de datos Seaborn en Python que se utiliza para crear mapas de calor. Un mapa de calor es una representación gráfica de una matriz de datos en la que los valores se representan como colores. Es útil para visualizar datos numéricos y para identificar patrones y relaciones entre variables.

La función heatmap toma una matriz de datos y la representa como un mapa de calor. Los valores en la matriz se asignan a un color que indica su magnitud. El mapa de calor se puede personalizar con diferentes paletas de colores, tamaños de figura, etiquetas de ejes, etc.

Aquí hay algunos ejemplos de cómo crear mapas de calor con Seaborn en Python utilizando la función heatmap:

1. Mapa de calor básico:

In [1]:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Cargar los datos
flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot(index="month", columns="year", values="passengers")

# Crear el mapa de calor
sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d")

# Mostrar el gráfico
plt.show()

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Cargar los datos flights = sns.load_dataset("flights") flights = flights.pivot(index="month", columns="year", values="passengers") # Crear el mapa de calor sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d") # Mostrar el gráfico plt.show()

2. Mapa de calor con paleta de colores personalizada:

In [2]:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Cargar los datos
flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot(index="month", columns="year", values="passengers")

# Crear el mapa de calor con paleta de colores personalizada
sns.heatmap(flights, cmap="YlGnBu")

# Mostrar el gráfico
plt.show()

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Cargar los datos flights = sns.load_dataset("flights") flights = flights.pivot(index="month", columns="year", values="passengers") # Crear el mapa de calor con paleta de colores personalizada sns.heatmap(flights, cmap="YlGnBu") # Mostrar el gráfico plt.show()

3. Mapa de calor con anotaciones y etiquetas de ejes personalizadas:

In [3]:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Cargar los datos
flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot(index="month", columns="year", values="passengers")

# Crear el mapa de calor con anotaciones y etiquetas de ejes personalizadas
sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu")
plt.xlabel("Year")
plt.ylabel("Month")

# Mostrar el gráfico
plt.show()

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Cargar los datos flights = sns.load_dataset("flights") flights = flights.pivot(index="month", columns="year", values="passengers") # Crear el mapa de calor con anotaciones y etiquetas de ejes personalizadas sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu") plt.xlabel("Year") plt.ylabel("Month") # Mostrar el gráfico plt.show()

4. Mapa de calor con barra de color personalizada y límites de valores:

In [4]:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Cargar los datos
flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot(index="month", columns="year", values="passengers")

# Crear el mapa de calor con barra de color personalizada y límites de valores
sns.heatmap(flights, cmap="YlGnBu", cbar_kws={"label": "Número de pasajeros"}, vmin=100, vmax=650)

# Mostrar el gráfico
plt.show()

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Cargar los datos flights = sns.load_dataset("flights") flights = flights.pivot(index="month", columns="year", values="passengers") # Crear el mapa de calor con barra de color personalizada y límites de valores sns.heatmap(flights, cmap="YlGnBu", cbar_kws={"label": "Número de pasajeros"}, vmin=100, vmax=650) # Mostrar el gráfico plt.show()