pandas DataFrame 의 값을 heatmap 으로, 3d로 표현해보자

개요

 

* jupyter lab 과 Google Colaboratory 를 이용하여 실습해보았음

 

Lidar Sensor 로 물체를 스캔하여 얻은 높이 데이터를 csv 형태로 가지고 있다.

- 가로 16채널, 세로는 물체의 길이만큼

- 높이는 물체의 높이

이 데이터를 heatmap 으로,표현해보고, plotly 를 이용하여 3d 로 표현해보자

 

데이터 준비

 

- gist 에 올려둔 csv 파일을 다운로드 받자

- 2개의 파일을 준비해 두었음 (heatmap_01.csv, heatmap_02.csv

 

!wget https://gist.githubusercontent.com/nicewook/2e5b0f785320cd41dbfdf0fd95275bbd/raw/58122234d38cbed43fb8a7bf8dacfc9f52807504/heatmap_01.csv

!wget https://gist.githubusercontent.com/nicewook/4b8680388bd7b8923b30c7463e432ad2/raw/3f184f45f488fbaf0b73d04312e494d0c54bd400/heatmap_02.csv

 

 

heatmap 으로 표현해보기

 

* heatmap_02.csv 를 이용해보겠음

 

!wget https://gist.githubusercontent.com/nicewook/4b8680388bd7b8923b30c7463e432ad2 /raw/3f184f45f488fbaf0b73d04312e494d0c54bd400/heatmap_02.csv	준비한 데이터 파일을 다운로드 받는다.
import pandas as pd	판다스를 이용한다.
df = pd.read_csv('heatmap_02.csv', header=None, engine='python')	다운로드 받은 heatmap_02.csv 를 읽는다. 이때, - 헤더가 없이 바로 데이터가 시작되며 - engine='python' 은 여기선 불필요하지만, 해두면 한글 깨짐을 막아준다.
df.head()	대략의 데이터 모양과 값들을 보자
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline   hm = sns.heatmap(df, annot=False) hm.get_figure().savefig("heatmap_02.png")	seaborn 패키지를 이용한다. 다른 것 필요없이 sns.heatmap(df, annot=False) 명령만으로 이미지를 볼 수 있다. 생성된 heatmap 은 .get_figure().savefig("filename.png") 명령으로 저장할 수 있다.

 

 

 

 

plotly 로 3d 표현해보기

 

무료료 사용할 수 있으며, plotly 에 가입하여 계정과 API Key 를 만들어야 한다.

사이트: https://plot.ly/

 

 

 

노트북에 아래와 같이 넣어주기만 하면 3D 결과물을 볼 수 있다.

- 회전, 크기조절이 가능하다.

 

import plotly plotly.tools.set_credentials_file(username='YOUR_USERNAME', api_key='YOUR_KEY')   import plotly.plotly as py import plotly.graph_objs as go	위에서 얻은 Username, API Key 를 넣어준다.
# pd.DataFrame 의 값을 data에 넣어준다 # .as_matrix() -> .values 로 바꿔주면 된다. ()를 쓰지 않는것에 주의 data = [     go.Surface(         #z=distance_df.as_matrix()         z=df.values     ) ]	보여주고픈 판다스 DataFrame 을 data 로 변환해준다.   - .as_matrix() 는 deprecated 되었으니 - .value 를 사용하자
# Layout 을 설정해준다 layout = go.Layout(     title='car',     autosize=False,     width=700,     height=700,     margin=dict(         l=65,         r=50,         b=65,         t=90     ) )	전체적인 Layout 을 설정해주고
# 그리고 생성 fig = go.Figure(data=data, layout=layout) py.iplot(fig, filename='elevations-3d-surface')	생성하면 된다. 1) 회전, 크기 조절이 가능하며 2) 웹상에서 접근할 수도 있다. (공유하기 좋다)