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()
```