Heatmap, renk kodu üzerinden veri setindeki sayılsal değerlerin birbirleri ile ilişkisini göstermektedir. Birbirleri ile ilişkili olan değerlerin renkleri açık hale dönmeye başlar. Yapay zeka projelerinde corr() hesaplamaları gösterimlerinde çokça kullanılacak olan bir grafikleme şeklidir.
Kullanılabilmesi için "Seaborn" kütüphanesinin içe aktarılması gerekmektedir.
import seaborn as sns
Söz dizimi: sns.heatmap(data, *, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels='auto', yticklabels='auto', mask=None, ax=None, **kwargs)
- data, x ve y sütununun bağlı olduğu DataFrame'yi temsil etmektedir.(Örn: data=df).
- vmin,vmax, renk haritasını sabitleyecek değerlerdir.
- cmap, renk değerlerini belirlemede kullanılır.
- center, renk haritasının ortalanacağı değerleri temsil eder.
- annot, renk haritası içindeki değerleri yazmak için kullanılır.
- fmt,annot=True olduğunda mevcut yazıları biçimlendirmek için kullanılır.
- linewidths, hücreleri bölecek çizgi genişliklerini temsil eder.
- linecolor, hücreleri bölecek çizgi rengini temsil eder.
- cbar, renk çubuğunun çizilip çizilmeyeceğini gösterir.
Örnek-1: "Flights" verisetini Heatmap kullanarak görselleştirelim.(Veri seti hikayesi: 1949-1960 yılları arasında uçuş yapılan aylar ve uçuş yapan müşteri sayısını içeren 144 satırlık bir veri setidir.)
import seaborn as sns
df=sns.load_dataset("flights")
df=df.pivot("month", "year", "passengers")
df.head()
Çıktı:
sns.heatmap(df)
Çıktı:
sns.heatmap(df,annot=True,fmt="d")
Çıktı:
sns.heatmap(df,annot=True,fmt="d",cmap="Set1",linecolor="w",linewidths=2)
Çıktı:
sns.heatmap(df,annot=True,fmt="d",cmap="Set1",linecolor="w",linewidths=2,cbar=False)
Çıktı:
