Plotly.graph_objects.Heatmap

Plotly.graph_objects.Heatmap

Plotly.graph_objects.Heatmap es una biblioteca de Python para crear representaciones gráficas de datos en forma de mapas de calor, con enfasis en la visualización de datos numéricos. Esta herramienta permite establecer el grado de asociación entre diferentes variables de un conjunto de datos, a través de una presentación visual de los mismos.

📋 Aquí podrás encontrar✍
  1. Características
  2. Ejemplos de código
  3. Conclusión
  4. Preguntas frecuentes
    1. 1. ¿Cómo puedo personalizar la escala de colores del mapa de calor?
    2. 2. ¿Es posible agregar una leyenda al mapa de calor?
    3. 3. ¿Cómo puedo guardar el mapa de calor en formato png?
    4. 4. ¿Es posible exportar el mapa de calor a un archivo interactivo?

Características

Las características más destacadas que ofrece plotly.graph_objects.Heatmap son:

  • Visualización de datos numéricos en forma de mapas de calor
  • Codificación de valores mediante colores
  • Inclusión y configuración de etiquetas en los ejes del gráfico
  • Asignación de diferentes tipos de escalas de colores para representar los datos
  • Creación de gráficos interactivos para exploración de datos
  • Personalización de títulos y etiquetas
  • Posibilidad de exportar gráficos en diferentes formatos (png, svg, pdf, entre otros)

Ejemplos de código

A continuación, se presentan algunos ejemplos de código para utilizar plotly.graph_objects.Heatmap en Python:

Ejemplo 1:

Se crea un mapa de calor con valores de temperatura por hora


import plotly.graph_objects as go

# Datos usados en el mapa de calor
temperatura = [[1, 2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5, 6], [3, 4, 5, 6, 7], [4, 5, 6, 7, 8], [5, 6, 7, 8, 9]]

# Configuración del gráfico
fig = go.Figure(data=go.Heatmap(
z=temperatura,
x=['HORA 1', 'HORA 2', 'HORA 3', 'HORA 4', 'HORA 5'],
y=['LUNES', 'MARTES', 'MIERCOLES', 'JUEVES', 'VIERNES'],
colorscale='Viridis'))

# Establecimiento de título
fig.update_layout(
title='Temperatura por hora',
xaxis_nticks=36)

# Visualización del gráfico
fig.show()

Ejemplo 2:

Se compara el número de visitas a diferentes páginas web


import plotly.graph_objects as go

# Datos usados en el mapa de calor
num_visitas = [[100, 150, 200, 250], [50, 100, 150, 200], [75, 125, 175, 225], [125, 175, 225, 275]]

# Configuración del gráfico
fig = go.Figure(data=go.Heatmap(
z=num_visitas,
x=['PÁGINA 1', 'PÁGINA 2', 'PÁGINA 3', 'PÁGINA 4'],
y=['LUNES', 'MARTES', 'MIÉRCOLES', 'JUEVES'],
colorscale='inferno'))

# Establecimiento de título
fig.update_layout(
title='Comparación de visitas a páginas web',
xaxis_nticks=36)

# Visualización del gráfico
fig.show()

Conclusión

Plotly.graph_objects.Heatmap es una herramienta potente y flexible para visualizar datos numéricos en forma de mapas de calor, lo que la convierte en una herramienta útil para analizar y presentar datos complejos. Ofrece numerosas opciones para personalizar y ajustar la visualización del gráfico, lo que permite adaptarse a diferentes necesidades de representación de datos.

Preguntas frecuentes

1. ¿Cómo puedo personalizar la escala de colores del mapa de calor?

Es posible personalizar la escala de colores del mapa de calor a través del parámetro 'colorscale', que recibe como valor una cadena de caracteres con el nombre de la escala de colores deseada. Las escalas de colores disponibles se pueden consultar en la documentación oficial de plotly.

2. ¿Es posible agregar una leyenda al mapa de calor?

Sí, es posible agregar una leyenda al mapa de calor. Para esto, se puede utilizar el método 'Colorbar' de la biblioteca plotly.graph_objects.

3. ¿Cómo puedo guardar el mapa de calor en formato png?

Para guardar el mapa de calor en formato png, se puede utilizar el método 'write_image' del objeto figura. Por ejemplo:


fig.write_image("mapa_de_calor.png")

4. ¿Es posible exportar el mapa de calor a un archivo interactivo?

Sí, es posible exportar el mapa de calor a un archivo HTML interactivo utilizando el método 'write_html' del objeto figura. Esto permite visualizar el mapa de calor en un navegador web y explorar los datos con mayor detalle.

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