Comment visualiser (tracer) un tableau numpy (i.e. matrice 2D) en python en utilisant seaborn ?

Exemples de comment visualiser (tracer) un tableau numpy (i.e. matrice 2D) en python en utilisant seaborn:

Créer un tableau avec numpy

Créons d'abord un tableau quelconque avec numpy:

import numpy as np

data = np.random.randint(10, size=(10,8))

print(data)

donne par exemple

[[9 6 7 8 6 4 4 9]
 [1 1 4 0 4 6 0 1]
 [6 9 2 2 8 6 8 0]
 [9 8 9 1 4 2 2 3]
 [3 3 4 8 9 9 5 4]
 [5 4 2 8 7 3 4 7]
 [0 1 0 0 0 3 0 2]
 [7 2 6 5 4 4 5 2]
 [5 2 6 5 6 2 2 2]
 [3 1 0 5 9 2 2 2]]

Tracer un tableau avec seaborn

Si vous souhaitez visualiser rapidement un tableau pas trop grand, une solution consiste à utiliser seaborn avec heatmap, exemple:

import seaborn as sns; sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt

ax = sns.heatmap(data, annot=True, fmt="d")

plt.title("How to visualize (plot) \n a numpy array in python using seaborn ?",fontsize=12)

plt.savefig("visualize_numpy_array_01.png", bbox_inches='tight', dpi=100)

plt.show()

donne

Supprimer la colorbar

ax = sns.heatmap(data, annot=True, fmt="d", cbar=None)

plt.title("How to visualize (plot) \n a numpy array in python using seaborn ?",fontsize=12)

plt.savefig("visualize_numpy_array_02.png", bbox_inches='tight', dpi=100, )

plt.show()

Supprimer les labels sur les axes

ax = sns.heatmap(data, annot=True, fmt="d", cbar=None, xticklabels=False, yticklabels=False)

plt.title("How to visualize (plot) \n a numpy array in python using seaborn ?",fontsize=12)

plt.savefig("visualize_numpy_array_03.png", bbox_inches='tight', dpi=100, )

plt.show()

Références

• seaborn.heatmap
• One colorbar for seaborn heatmaps in subplot
• HOW TO CUSTOMIZE A HEAT MAP WITH SEABORN