J'ai pratiqué le dessin d'une carte thermique en utilisant des données expérimentales.
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns```
Prêt avec le code ci-dessus.
## Lire les données
#### **`ec_am = pd.read_csv('./ec_am.csv')`**
Les données sont de 6 lignes et 10 colonnes
Tout d'abord, essayez sans spécifier de conditions.
heatmap1 = sns.heatmap(ec_am)
plt.savefig("heatmap1.png ")```

Enregistrez la figure au format png nommée heatmap1 avec plt.savefig ("heatmap1.png "). La destination de sauvegarde est le même fichier que le notebook jupyter ouvert.
Ensuite, essayez différentes conditions.
#### **`heatmap2 = sns.heatmap(ec_am, yticklabels=False, cbar=False)`**
```heatmap(ec_am, yticklabels=False, cbar=False)
plt.savefig("heatmap2.png ")```

Spécifiez les étiquettes de l'axe Y avec les étiquettes yticklabels. Spécifiez la barre de couleur avec cbar. S'il est faux, il disparaît.
#### **`heatmap3 = sns.heatmap(ec_am, cmap="Wistia", annot=True, fmt="1.2f")`**
plt.savefig("heatmap3.png ")```
Spécifiez la couleur avec cmap. Afficher la valeur numérique des données avec annot. Afficher jusqu'au xième chiffre du point décimal avec fmt = "1.xf" (x est un entier positif).
Voir notes beiz pour les types de couleurs.
heatmap4 = sns.heatmap(ec_am, cmap="Purples", annot=True, fmt="1.1f", linewidths=.5)
plt.savefig("heatmap4.png ")```

Tracez des lignes entre les cellules avec des largeurs de ligne (épaisseur 0,5 dans ce cas).
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