使用Matplotlib和Seaborn進行繪制箱線圖和熱力圖。

箱線圖

箱線圖(boxplot)又稱盒式圖，可以顯示數據的分散情況，由五個數值點組成：最大值(max)-上界、最小值(min)-下界、中位數(median)和上下四分位數(Q1, Q3)。它可以幫我們分析出數據的差異性、離散程度和異常值等。

?# 數據準備# ?成0-1之間的10*4維度數據(10行，4列的數組)import numpy as npdata = np.random.normal(size=(10,4))lables = ['A', 'B', 'C', 'D']# ?Matplotlib畫箱線圖# boxplot(x,labels=None)函數，x代表繪圖數據，labels是缺省值，可以為箱線圖添加標簽。import matplotlib.pyplot as pltplt.boxplot(data, labels=lables) #注意單詞labels和lablesplt.show()# ?Seaborn畫箱線圖# boxplot(x=None,y=None,data=None)函數。data為DataFrame類型，x、y是data中的變量。import seaborn as snsimport pandas as pddf = pd.DataFrame(data, columns=lables)sns.boxplot(data=df)plt.show()

運行結果：

熱力圖

熱力圖(heat map)是一種矩陣表示方法，其中矩陣中的元素值用顏色來代表，不同的顏色代表不同大小的值。通過顏色的深淺就能直觀地知道某個位置上數值的大小。另外也可以某個位置上的顏色與其他位置顏色進行比較，是一種非常直觀的多元變量分析方法。

1、基本熱力圖

2、設置熱力圖區間

3、顏色差異更大的原因

4、使用Seaborn自帶數據

一般使用Sarborn中的sns.heatmap(data)函數繪制，我們使用Seaborn中自帶的數據集?ights，該數據集記錄了1949年到1960年期間，每個月的航班乘客的數量。一般可能會出網絡問題導致的失敗。

https://github.com/mwaskom/seaborn-data

運行結果：

5、指定調色板

小作業

1、Seaborn數據集中自帶了car_crashes數據集，這是一個國外車禍的數據集，對這個數據集進行成對關系的探索。并用Seaborn畫二元變量(x="total,y="speeding")分布圖，如果想要畫散點圖，核密度圖，Hexbin圖該怎樣寫.

請添加小編,回復關鍵詞：[數據可視化],

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab怎么画二维热力图_[原创]Day3.箱线图和热力图的绘制的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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