Visdom heatmap()绘制热力图（附带实例）

Visdom 是 PyTorch 深度学习最常用的模型可视化工具。Visdom 提供了多种绘图函数，可以用于实现数据的可视化。

heatmap() 函数可绘制热力图，它接受一个 N×M 张量 X 作为输入，指定了热力图中每个位置的值。

下表是 heatmap() 函数支持的选项：

选项	说明
opts.colormap	色图 (string; default = 'Viridis')。
opts.xmin	修剪的最小值 (number; default = X:min())。
opts.xmax	修剪的最大值 (number; default = X:max())。
opts.columnnames	包含 x-axis 标签的表。
opts.rownames	包含 y-axis 标签的表。
opts.layoutopts	图形后端为布局接受的任何附加选项的字典，比如 layoutopts = {'plotly':{'legend': {'x':0, 'y':0}}}。

以下是实现一个热力图的代码：

# 导入相关库
import visdom
import numpy as np

# 使用 visdom 库绘制热力图
vis.heatmap(
    # 矩阵数据
    X=np.outer(np.arange(1, 6), np.arange(1, 11)),
    # 图表选项
    opts=dict(
        # 列名
        columnnames=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'],
        # 行名
        rownames=['y1', 'y2', 'y3', 'y4', 'y5'],
        # 颜色映射
        colormap='viridis'
    )
)

输出如下图所示：