Heatmaps

Warmtekaarten zijn een grafische weergave van gegevens waarbij afzonderlijke waarden door middel van kleur worden weergegeven. Ze worden vaak gebruikt om correlaties, matrices of grote gegevensverzamelingen te visualiseren.

Warmtekaarten zijn ideaal voor:

• Het analyseren van correlatiematrices in gegevensverzamelingen.
• Het visualiseren van klikpatronen op websites.
• Het weergeven van dichtheden op geografische kaarten.

Warmtekaarten gebruiken kleurintensiteit om waarden weer te geven. Hogere waarden worden meestal met donkerdere of fellere kleuren weergegeven, terwijl lagere waarden lichtere of doffere kleuren krijgen.

Zo vallen patronen of afwijkingen gemakkelijk op.

Bekijk een correlatiematrix die verbanden tussen variabelen weergeeft:

A: 1.0, B: 0.8, C: 0.4
B: 0.8, C: 0.5, D: 0.2
C: 0.4, D: 0.2, E: 0.9

Met een warmtekaart zijn deze verbanden visueel gemakkelijker te interpreteren.

We kunnen bibliotheken zoals Seaborn gebruiken om efficiënt warmtekaarten te maken.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Example data
correlation_matrix = [[1.0, 0.8, 0.4], [0.8, 1.0, 0.5], [0.4, 0.5, 1.0]]
labels = ['A', 'B', 'C']

sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, xticklabels=labels, yticklabels=labels, cmap='coolwarm')
plt.title('Heatmap Example')
plt.show()

Let bij het interpreteren van warmtekaarten op het volgende:

• Donkere of fellere kleuren voor sterke correlaties.
• Lic​​htere of neutrale kleuren voor zwakke correlaties.
• Diagonale elementen tonen vaak zelfcorrelatie (altijd 1.0).

Vermijd de volgende fouten:

• Te veel variabelen gebruiken, waardoor de warmtekaart onleesbaar wordt.
• Een kleurenpalet kiezen dat moeilijk te interpreteren is.
• Correlatie verwarren met causaliteit.

Warmtekaarten kunnen worden gebruikt voor:

• Machinaal leren: Het visualiseren van het belang van kenmerken.
• Marketing: Het volgen van gebruikersgedrag op websites.
• Gezondheidszorg: Het volgen van trends in patiëntgegevens.

In deze les hebben we behandeld:

• Het doel en de toepassingen van warmtekaarten.
• Hoe je met Seaborn warmtekaarten maakt in Python.
• Veelvoorkomende fouten en tips voor interpretatie.

Vervolgens leren we over interactieve visualisaties met Plotly en Dash.