用Python绘制医学热图
在医学研究和临床实践中，数据的可视化是不可或缺的一部分。通过直观的数据展示，医学专业人员可以更好地理解各种疾病的治愈率、治疗效果以及医院之间的差异。今天，我们将介绍一种强大的数据可视化工具——热图（Heatmap），并展示如何使用Python中的Matplotlib库来绘制它。
什么是热图？
热图是一种二维数据可视化技术，通过颜色变化来展示数据的分布和密度。在热图中，每个单元格的颜色表示一个特定的数据值，通常使用颜色渐变来表示数值的大小。这种可视化方法非常适合展示多维数据，如不同医院对各类疾病的治愈率。
为什么使用热图？
- 直观性：通过颜色的变化，可以迅速识别数据中的模式和趋势。
- 比较性：可以轻松比较不同类别或组之间的数据差异。
- 灵活性：可以根据需要自定义颜色映射和标签，使数据展示更加个性化。
绘制热图的步骤
下面，我们将使用Python中的Matplotlib库来绘制一个热图，展示不同医院对各类疾病的治愈率。
-
导入必要的库：
首先，我们需要导入Matplotlib和NumPy库。Matplotlib是一个强大的绘图库，而NumPy则用于处理数组和矩阵。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as n -
准备数据：
我们定义了三个列表：
diseases（疾病名称）、hospitals（医院名称）和cure_rates（治愈率数据）。治愈率数据是一个二维数组，表示不同医院对各类疾病的治愈率。diseases = ["Common Cold", "Pneumonia", "Hypertension", "Diabetes", "Coronary Heart Disease", "Gastritis", "Cholecystitis"] hospitals = ["People's Hospital", "Central Hospital", "TCM Hospital", "MCH Hospital", "369 Hospital", "Rehabilitation Hospital", "Specialized Hospital"] cure_rates = np.array([[0.9, 0.85, 0.78, 0.82, 0.92, 0.75, 0.88], [0.88, 0.9, 0.83, 0.79, 0.85, 0.81, 0.86], [0.86, 0.88, 0.92, 0.87, 0.84, 0.9, 0.82], [0.82, 0.84, 0.81, 0.9, 0.88, 0.83, 0.85], [0.85, 0.87, 0.86, 0.89, 0.91, 0.84, 0.87], [0.81, 0.83, 0.79, 0.86, 0.82, 0.88, 0.89], [0.83, 0.86, 0.84, 0.88, 0.85, 0.87, 0.91]]) -
创建图形和轴对象：
使用
plt.subplots函数创建一个图形和轴对象，并设置图形的大小。fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5)) -
绘制热图：
使用
ax.imshow函数绘制热图，并传入治愈率数据。im = ax.imshow(cure_rates) -
设置刻度标签：
使用
ax.set_xticks和ax.set_yticks函数设置横轴和纵轴的刻度位置，并使用ax.set_xticklabels和ax.set_yticklabels函数设置刻度标签。ax.set_xticks(np.arange(len(hospitals))) ax.set_yticks(np.arange(len(diseases))) ax.set_xticklabels(hospitals) ax.set_yticklabels(diseases) -
旋转刻度标签：
为了改善可读性，使用
plt.setp函数旋转刻度标签，并设置对齐方式。plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=30, ha="right", rotation_mode="anchor") -
添加文本注释：
循环遍历数据维度，并在每个单元格中添加治愈率文本注释。
for i in range(len(diseases)): for j in range(len(hospitals)): text = ax.text(j, i, cure_rates[i, j], ha="center", va="center", color="w") -
设置标题和调整布局：
使用
ax.set_title函数设置标题，并使用fig.tight_layout函数调整布局。ax.set_title("The Cure Rate Situation of Various Diseases in Different Hospitals") fig.tight_layout() plt.show()
热图的应用
热图在医学领域有着广泛的应用，包括但不限于：
- 疾病研究：展示不同药物或治疗方法对某种疾病的疗效。
- 医院比较：比较不同医院对同一疾病的治愈率，帮助患者选择最佳治疗方案。
- 流行病学研究：展示疾病在不同地区或人群中的分布情况。
结论
通过本文，我们学习了如何使用Python中的Matplotlib库绘制热图，并展示了不同医院对各类疾病的治愈率。热图作为一种强大的数据可视化工具，能够帮助医学专业人员更好地理解数据，发现潜在的模式和趋势。希望本文对你有所启发，并能够在你的医学研究和实践中发挥作用。
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_38844835/article/details/144333612
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