Hier is een voorbeeld van hoe je een Seaborn-visualisatie kunt maken met meerdere datatransformaties, gebaseerd op jouw specificaties: ```python import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Stap 1: Laad je dataset # vervang 'jouw_dataset.csv' door je eigen bestand df = pd.read_csv('jouw_dataset.csv') # Stap 2: Filter op regio Noord # veronderstel dat er een kolom 'Regio' is df_noord = df[df['Regio'] == 'Noord'] # Stap 3: Normaliseer de verkoopcijfers (Bedrag) # normalisatie tussen 0 en 1 df_noord['Bedrag_norm'] = (df_noord['Bedrag'] - df_noord['Bedrag'].min()) / (df_noord['Bedrag'].max() - df_noord['Bedrag'].min()) # Stap 4: Variabelen voor de heatmap # bijvoorbeeld leeftijd en inkomen, zorg dat deze kolommen bestaan # indien niet, moet je deze toevoegen of berekenen # voor dit voorbeeld gaan we ervan uit dat er kolommen 'Leeftijd' en 'Inkomen' zijn # Stap 5: Maak een pivot tabel voor de heatmap # bijvoorbeeld op leeftijd en inkomen, met de genormaliseerde bedragen pivot_table = df_noord.pivot_table( index='Leeftijd', columns='Inkomen', values='Bedrag_norm', aggfunc='mean' ) # Stap 6: Plot de heatmap plt.figure(figsize=(12,8)) sns.set_theme(style='whitegrid') # stijl kiezen ax = sns.heatmap( pivot_table, cmap='YlGnBu', # gekozen kleurenpalet annot=True, # annotaties tonen fmt=".2f" # formaat van annotaties ) # Extra: voeg een titel toe ax.set_title('Gemiddelde genormaliseerde Bedragen per Leeftijd en Inkomen in Noord') plt.show() ``` **Toelichting:** - Je kunt meerdere datatransformaties toepassen, zoals filteren en normaliseren. - De heatmap visualiseert de relatie tussen leeftijd en inkomen, met genormaliseerde bedragen. - Het kleurenpalet is ingesteld op 'YlGnBu', maar je kunt dit aanpassen. - Annotaties tonen de exacte waarden boven elke cel. Wil je nog aanvullende transformaties of aanpassingen?

Er zijn enkele tegenstrijdigheden in je verzoek die ik moet ophelderen voor een goede Seaborn-helpmiddel: **Probleemanalyse:** - Je dataset heeft kolommen: Datum, Bedrag, Categorie - Maar je wilt visualiseren: Leeftijd, Inkomen (die niet in je dataset lijken te staan) - Je wilt filteren op "regio Noord" maar "regio" staat niet in je kolommen - Heatmap is niet geschikt voor waarden boven punten annoteren **Aanbevolen oplossing:** Gebruik een scatterplot met regressielijn in plaats van heatmap, of pas je dataset aan. ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler # Voorbeeld dataset aanpassing (vervang met je eigen data) data = pd.DataFrame({ 'Datum': pd.date_range('2023-01-01', periods=100), 'Bedrag': np.random.normal(1000, 200, 100), 'Categorie': np.random.choice(['Noord', 'Zuid', 'Oost', 'West'], 100), 'Leeftijd': np.random.randint(20, 65, 100), # Aangemaakt voor demonstratie 'Inkomen': np.random.normal(50000, 15000, 100) # Aangemaakt voor demonstratie }) # Transformaties # 1. Filter op regio Noord filtered_data = data[data['Categorie'] == 'Noord'] # 2. Normaliseer verkoopcijfers (aangenomen dat 'Bedrag' verkoopcijfers zijn) scaler = StandardScaler() filtered_data['Bedrag_genormaliseerd'] = scaler.fit_transform(filtered_data[['Bedrag']]) # Visualisatie plt.figure(figsize=(10, 6)) scatter = sns.scatterplot( data=filtered_data, x='Leeftijd', y='Inkomen', size='Bedrag_genormaliseerd', hue='Bedrag_genormaliseerd', palette='viridis', sizes=(20, 200) ) # Annotaties toevoegen for i, row in filtered_data.iterrows(): plt.annotate(f"{row['Bedrag']:.0f}", (row['Leeftijd'], row['Inkomen']), xytext=(5, 5), textcoords='offset points', fontsize=8) plt.title('Relatie tussen Leeftijd en Inkomen (Regio Noord)') plt.xlabel('Leeftijd') plt.ylabel('Inkomen') plt.legend(title='Genormaliseerd Bedrag') sns.set_style("whitegrid") plt.show() ``` **Alternatief voor heatmap:** Als je echt een heatmap wilt, overweeg dan: ```python # Maak een pivot table voor heatmap pivot_data = filtered_data.pivot_table( values='Bedrag_genormaliseerd', index='Leeftijd', columns='Inkomen', aggfunc='mean' ) plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(pivot_data, annot=True, fmt='.2f', cmap='YlGnBu') plt.title('Heatmap van Genormaliseerde Verkoopcijfers (Regio Noord)') plt.show() ``` **Opmerking:** Je moet je dataset eerst aanpassen zodat deze de kolommen 'Leeftijd' en 'Inkomen' bevat, of specificeer welke bestaande kolommen je wilt gebruiken.