corr_matrix=df.corr()sns.heatmap(corr_matrix,annot=True,cmap='coolwarm')plt.title('相关系数热力图')plt.show() 常见报错:ValueError: Shape of passed values is (n, m), indices imply (p, q) 原因分析:这通常是由于传入的数据形状与预期不符造成的。 解决办法:检查输入数据是否为方阵(即行数等于...
现在我们可以使用pandas的corr()函数来计算特征之间的相关性。该函数将返回一个相关性矩阵,其中每个元素表示两个特征之间的相关性系数。 # 计算相关性矩阵 corr_matrix = df.corr() 接下来,我们将使用seaborn库中的heatmap()函数来生成热力图。该函数将根据相关性矩阵绘制一个热力图,其中颜色表示相关性系数的大小。
默认情况下,corr()方法计算的是皮尔逊相关系数,但你也可以通过method参数指定其他类型的相关系数,如Spearman或Kendall。 python # 计算相关性矩阵 correlation_matrix = df.corr() 3. 使用Matplotlib或Seaborn绘制相关性矩阵的热力图 为了更直观地展示相关性矩阵,我们可以使用Matplotlib或Seaborn库来绘制热力图。这里以...
corr() 方法计算了每对变量之间的皮尔逊相关系数。method='pearson' 是默认方法,表示计算皮尔逊相关系数。 可以看到,Height 与Weight 和Age 都有很强的正相关性。斯皮尔曼等级相关系数(Spearman Correlation)斯皮尔曼相关系数用于衡量两个变量的单调关系(无论是线性还是非线性),它是基于变量的排名计算的。斯皮尔曼...
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True) 8.4 数据分析与可视化 深入分析数据,使用统计测试验证假设,通过可视化展现数据分析结果。 时间序列分析: # 按月份汇总销售数据 df.resample('M', on='order_date')['sales'].sum().plot() 顾客行为分析: # 顾客重复购买率 ...
corr_matrix=df.corr()sns.heatmap(corr_matrix,annot=True,cmap='coolwarm')plt.title('相关系数热力图')plt.show() 1. 2. 3. 4. 常见报错:ValueError: Shape of passed values is (n, m), indices imply (p, q) 原因分析:这通常是由于传入的数据形状与预期不符造成的。
heatmap(corrMatrix, annot=True) plt.show() ## sns sns.pairplot(cars_df) 面板数据中的单变量画图,条形图/饼图: df['a'].value_counts(dropna=False) df.a.value_counts().plot(kind='bar', title = 'title', xlabel='Frequency') df.a.value_counts().plot(kind='pie') ## 类似于Series的...
# 假设我们有一个相关系数矩阵 corr_matrixsns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm') plt.show() AI代码助手复制代码 自定义图表 无论是使用Pandas还是Seaborn,都可以通过Matplotlib的函数来自定义图表的各种属性,如颜色、标签、标题等。
%matplotlib inline# load the R package ISLRinfert = com.importr("ISLR")# load the Auto datasetauto_df = com.load_data('Auto')# calculate the correlation matrixcorr = auto_df.corr()# plot the heatmapsns.heatmap(corr, xticklabels=corr.columns, ...
(100),'pandasdataframe.com_B':np.random.randn(100),'pandasdataframe.com_C':np.random.randn(100),'pandasdataframe.com_D':np.random.randn(100)}df=pd.DataFrame(data)# 计算整个DataFrame的相关性矩阵correlation_matrix=df.corr()# 绘制热图sns.heatmap(correlation_matrix,annot=True,cmap='coolwarm'...