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ミエルカヒートマップ
2018年3月7日

pythonやR言語でのヒートマップグラフ作成方法(how to make heatmap)

生物学や遺伝子発現量、日経平均の上げ下げ等で利用されるヒートマップ画像
統計解析で利用されるpythonとRでのヒートマップ描画のコードを紹介します。


■Pythonのおすすめライブラリ


Pythonは、機械学習(人工知能)の文脈で便利な計算モジュールがつまった、可読性の高い汎用型プログラミング言語。
ヒートマップの描画ライブラリは、「seaborn」と「matplotlib」

▼ライブラリ名 その1
seaborn

▼サンプルコード
import seaborn as seab
seab.heatmap()

▼参考(seabornの説明)
https://github.com/nkmk/python-snippets/blob/b0bf2b0cd82f75aadad1ffce63e6a546cb76319f/notebook/seaborn_heatmap.py

▼ライブラリ名 その2
matplotlib

▼モジュールの読み込み
import matplotlib.pyplot as ptl

▼公式ページ
https://matplotlib.org/


■R言語


R言語とは、主に統計解析プログラミングで利用されるオープンソース・フリーのソフトウェア。
初心者でも第一歩とっつきやすいGUIを兼ね備えてます。
R言語の開発環境がある方は、「gplotパッケージを利用」するのがいいでしょう。
 
▼サンプルコード
library(gplots)
heatmap.2()

▼参考(gplotの説明)
https://www.rdocumentation.org/packages/gplots/versions/3.0.1.1

RやPythonを利用すればヒートマップの描画は、非常に簡単ですね。

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