ChatGPT 与 Python Echarts 完成热力图实例-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ChatGPT 与 Python Echarts 完成热力图实例。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

热力图是一种数据可视化方式，它通过颜色的变化来表示数据的差异和分布。以下是使用热力图的一些作用和好处：

数据可视化：热力图可以将复杂的数据集转化为更直观、更易理解的形式。这对于很多人来说，尤其是那些没有深入统计学或数据科学知识的人来说，这是非常有帮助的。
揭示模式和趋势：热力图能够清晰地显示数据中的模式、趋势和异常情况。比如，你可能会看到某些区域颜色鲜明，这表明那里的数值较高；而其他区域颜色淡，这表明那里的数值较低。
效率高：热力图允许用户在一个快捷、简洁的视图中查看大量数据。这样可以快速识别和理解复杂数据集的重要特点。
跨领域应用广泛：热力图被广泛用于各种领域，包括生物信息学、市场研究、机器学习等。例如，网站优化专家可能会使用热力图来查找用户最常点击或浏览的页面部分。
简洁明了：相对于复杂的数据表和长篇幅的报告，热力图以一种简洁且直观的方式传达信息，使得观众更容易理解数据的含义。

使用ChatGPT 结合Python ，Echarts完成一个热力的实例过程。

接下来我们输入一个指令：请用Python写一个完整的热力地图，使用Echarts的图表。

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from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import HeatMap
import random

value = [[i, j, random.randint(0, 50)] for i in range(24) for j in range(7)]
c = (
    HeatMap()
    .add_xaxis(["12a", "1a", "2a", "3a", "4a", "5a", "6a", "7a", "8a", "9a", "10a", "11a",
                "12p", "1p", "2p", "3p", "4p", "5p", "6p", "7p", "8p", "9p", "10p", "11p"])
    .add_yaxis("heatmap", ["Saturday", "Friday", "Thursday", "Wednesday", "Tuesday", "Monday", "Sunday"], value)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True),
    )
    .render("heatmap11.html")
)

将代码复制到PyCharm中进行运行。

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