Heat Map¶

Altair es una biblioteca de visualización de datos en Python que utiliza una sintaxis declarativa para crear gráficos interactivos y de alta calidad. A continuación, se presentan algunos ejemplos de cómo crear mapas de calor con Altair en Python.

1. Mapa de calor básico:

In [2]:

import altair as alt
import pandas as pd
import seaborn as sns

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", message=".*convert_dtype parameter is deprecated.*")

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

# Crear el mapa de calor
heatmap = alt.Chart(flights).mark_rect().encode(
    x='year:O',
    y='month:O',
    color='passengers:Q'
).properties(
    width=600,
    height=400,
    title="Mapa de Calor de Número de Pasajeros"
)

# Mostrar el gráfico
heatmap

import altair as alt import pandas as pd import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings("ignore", message=".*convert_dtype parameter is deprecated.*") # Cargar los datos flights = sns.load_dataset("flights") flights = flights.pivot(index="month", columns="year", values="passengers").reset_index() flights = flights.melt(id_vars="month", var_name="year", value_name="passengers") # Crear el mapa de calor heatmap = alt.Chart(flights).mark_rect().encode( x='year:O', y='month:O', color='passengers:Q' ).properties( width=600, height=400, title="Mapa de Calor de Número de Pasajeros" ) # Mostrar el gráfico heatmap

Out[2]:

2. Mapa de calor con paleta de colores personalizada:

In [3]:

import altair as alt
import pandas as pd
import seaborn as sns

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

# Crear el mapa de calor con paleta de colores personalizada
heatmap = alt.Chart(flights).mark_rect().encode(
    x='year:O',
    y='month:O',
    color=alt.Color('passengers:Q', scale=alt.Scale(scheme='yellowgreenblue'))
).properties(
    width=600,
    height=400,
    title="Mapa de Calor con Paleta de Colores Personalizada"
)

# Mostrar el gráfico
heatmap

import altair as alt import pandas as pd import seaborn as sns # Cargar los datos flights = sns.load_dataset("flights") flights = flights.pivot(index="month", columns="year", values="passengers").reset_index() flights = flights.melt(id_vars="month", var_name="year", value_name="passengers") # Crear el mapa de calor con paleta de colores personalizada heatmap = alt.Chart(flights).mark_rect().encode( x='year:O', y='month:O', color=alt.Color('passengers:Q', scale=alt.Scale(scheme='yellowgreenblue')) ).properties( width=600, height=400, title="Mapa de Calor con Paleta de Colores Personalizada" ) # Mostrar el gráfico heatmap

Out[3]:

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

In [4]:

import altair as alt
import pandas as pd
import seaborn as sns

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

# Crear el mapa de calor con anotaciones y etiquetas de ejes personalizadas
heatmap = alt.Chart(flights).mark_rect().encode(
    x='year:O',
    y='month:O',
    color='passengers:Q'
).properties(
    width=600,
    height=400,
    title="Mapa de Calor con Anotaciones y Etiquetas Personalizadas"
)

text = heatmap.mark_text(baseline='middle').encode(
    text=alt.Text('passengers:Q', format='d')
)

# Mostrar el gráfico combinado
heatmap + text

import altair as alt import pandas as pd import seaborn as sns # Cargar los datos flights = sns.load_dataset("flights") flights = flights.pivot(index="month", columns="year", values="passengers").reset_index() flights = flights.melt(id_vars="month", var_name="year", value_name="passengers") # Crear el mapa de calor con anotaciones y etiquetas de ejes personalizadas heatmap = alt.Chart(flights).mark_rect().encode( x='year:O', y='month:O', color='passengers:Q' ).properties( width=600, height=400, title="Mapa de Calor con Anotaciones y Etiquetas Personalizadas" ) text = heatmap.mark_text(baseline='middle').encode( text=alt.Text('passengers:Q', format='d') ) # Mostrar el gráfico combinado heatmap + text

Out[4]:

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

In [5]:

import altair as alt
import pandas as pd
import seaborn as sns

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

# Crear el mapa de calor con barra de color personalizada y límites de valores
heatmap = alt.Chart(flights).mark_rect().encode(
    x='year:O',
    y='month:O',
    color=alt.Color('passengers:Q', scale=alt.Scale(scheme='yellowgreenblue', domain=[100, 650]), title="Número de Pasajeros")
).properties(
    width=600,
    height=400,
    title="Mapa de Calor con Barra de Color y Límites de Valores"
)

# Mostrar el gráfico
heatmap

import altair as alt import pandas as pd import seaborn as sns # Cargar los datos flights = sns.load_dataset("flights") flights = flights.pivot(index="month", columns="year", values="passengers").reset_index() flights = flights.melt(id_vars="month", var_name="year", value_name="passengers") # Crear el mapa de calor con barra de color personalizada y límites de valores heatmap = alt.Chart(flights).mark_rect().encode( x='year:O', y='month:O', color=alt.Color('passengers:Q', scale=alt.Scale(scheme='yellowgreenblue', domain=[100, 650]), title="Número de Pasajeros") ).properties( width=600, height=400, title="Mapa de Calor con Barra de Color y Límites de Valores" ) # Mostrar el gráfico heatmap

Out[5]: