相关系数矩阵(Correlation matrix)是数据分析的基本工具。它们让我们了解不同的变量是如何相互关联的。在Python中,有很多个方法可以计算相关系数矩阵,今天我们来对这些方法进行一个总结
sns.heatmap(correlation_matrix,cmap='coolwarm',annot=False) plt.title('Cross-Sectional Correlation Matrix') plt.show() #分析交叉相关性 average_correlation=correlation_matrix.mean().mean() print(f"上证50成分股2021-2024的整体交叉相关性:{average_correlation:.3f}") 上证50成分股2021-2024的整体交叉...
title('Pearson Correlation Matrix for Selected Features') plt.show() 输出结果: 结论: 1、购车年份与汽车价格呈正相关,也就意味着,购车年份越近,汽车的价格越贵。 2、汽车行驶公里数与价格呈反比,表明汽车行驶的公里数越高,价格也就越低。 3、汽车前任车主与价格呈反比,表明前任车主越多越多,价格也就越低...
AI检测代码解析 # 设置热力图的大小plt.figure(figsize=(10,8))# 使用seaborn绘制热力图sns.heatmap(correlation_matrix,annot=True,cmap='coolwarm',fmt='.2f',linewidths=0.5)# 设置标题plt.title('Correlation Heatmap') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 代码解释: plt.figure(figsize=(10, 8))设置图...
Now, let’s see if there are any highly correlated features with a correlation matrix like so: # Apply maskmask = np.triu(np.ones_like(df.corr()))# Show correlation matrixdataplot = sns.heatmap(df.corr(), annot=True, fmt='.2f', mask=mask)Code language:PHP(php) ...
rows,cols=img.shape[:2]M=cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),45,1)# 旋转图像 rotated_img=cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))cv2.imshow('Rotated Image',rotated_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows() 2.1.3 图像翻转 使用cv2.flip()可以翻转图像,参数flipCode控制翻转方向: ...
统计基础 中心极限定理(Central Limit Theorem) 不知道为啥我看到的中心极限定理有两个版本的表述 (后来发现确实是有两个版本) 第一个版本说:某城市的工资分布是个很奇怪的分布 但如果对该城市进行抽样,每次抽20个人求平均值,抽100次,那么这100个平均值的分布就会是
45print("File will be saved to:", path)46df.to_csv(path)47print(path)4849#调用函数并传递参数50acquire_code('600893.SH','20210101','20231210') 2、数据清洗 导入的库、数据清洗 1#导入所需的库2importpandas as pd3importnumpy as np4importmatplotlib.pyplot as plt567importmatplotlib.pyplot as...
Here again, Pingouin has a very convenient function that will show a similar correlation matrix with the r-value on the lower triangle and p-value on the upper triangle: df.rcorr(stars=False)Age IQ Height Weight O C E A N Age - 0.928 0.466 0.459 0.668 0.072 0.108 0.333 0.264 IQ -...
Diagonal Heat Map of Correlation Matrix Reference: seaborn.pydata.org. Utilize the Seaborn heat map with masking of the upper diagonal. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12)) corr = df.select_dtypes(exclude=["object","bool"]).corr(...