[모두의 딥러닝] 히트맵 그리기

안녕하세요. 오늘은 히트맵 개념과 히트맵을 그리는 방법에 대하여 설명하겠습니다!

 

 

히트맵에 대하여

 

히트맵(heatmap)은 데이터를 시각화하는 방법 중 하나로, 다양한 값을 색상으로 나타내어 시각적으로 분석하기 쉽게 만든다는 특징이 있습니다.

 

보통 2차원 그래프에서 x축과 y축에 각각 변수를 할당하고, 데이터 값에 해당하는 색상을 매핑하여 표시합니다. 예를 들어, 비즈니스에서는 매출액, 지역, 제품 등을 기준으로 히트맵을 그려서 각 변수 간의 관계를 파악하거나, 기업 내부의 업무 진행 상황 등을 한 눈에 확인할 수 있습니다.

 

또한, 히트맵은 데이터의 양이 많을 때 유용하게 사용됩니다. 예를 들어, 대용량 로그 데이터나 고객 행동 분석 등의 경우, 히트맵을 통해 각 데이터 값의 분포를 한 눈에 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 보다 정확한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

 

히트맵은 여러 분야에서 활용되는 유용한 시각화 도구 중 하나입니다.

 

 

히트맵에 그리는 방법

 

1. 필요한 라이브러리 불러오기

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

 

2. 깃허브에 준비된 데이터 가져오기

!git clone https://github.com/taehojo/data.git

 

3. 피마 인디언 당뇨병 데이터셋 불러오기

df = pd.read_csv('./data/pima-indians-diabetes3.csv')

 

불러온 데이터의 내용을 간단히 확인하기 위해 head( ) 함수를 이용해 데이터의 첫 다섯줄 출력해보기

df.head(5)

 

정보별 특징을 좀 더 자세히 알고 싶으면 describe( ) 함수 이용하기

df.describe()

 

4. 그래프의 색상과 크기 정하기

colormap = plt.cm.gist_heat # 그래프 색상 구성
plt.figure(figsize=(12, 12)) # 그래프 크기

 

5. heatmap( ) 함수는 두 항목씩 짝은 지은 후 각각 어떤 패턴으로 변화하는지 관찰하는 함수이다. 두 항목이 전혀 다른 패턴으로 변화하면 0을, 서로 비슷한 패턴으로 변할수록 1에 가까운 값을 출력한다.

sns.heatmap(df.corr(), linewidths=0.1, vmax=0.5, cmap=colormap, linecolor='white', annot=True)
plt.show()

 

6. 결과