# 计算相关系数correlation_matrix=data.corr() 1. 2. 4. 创建Heatmap importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 创建Heatmapplt.figure(figsize=(12,10))sns.heatmap(correlation_matrix,annot=True,cmap='coolwarm',fmt=".2f")plt.title('Correlation Heatmap')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6....
fig = ff.create_annotated_heatmap(z=correlation_matrix.values,x=list(correlation_matrix.columns),y=list(correlation_matrix.index),colorscale='Blues') fig.show() Pandas + Matplotlib更好的可视化 这个结果也可以直接使用用sns.pairplot(data),两种方...
5),columns=list('ABCDE'))# 计算相关系数矩阵corr=data.corr()# 使用seaborn绘制热力图plt.figure(figsize=(8,6))sns.heatmap(corr,annot=True,fmt=".2f",cmap='coolwarm',square=True)plt.title('Correlation Matrix Heatmap')plt.show()
vmax=1,square=True,linecolor="#767273",ax=ax,)# 绘制上三角形sns.heatmap(corr_matrix,mask=mas...
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, fmt=".2f", cmap='coolwarm', mask=mask) 调整字体大小:可以通过annot_kws参数调整热力图中注释文字的字体大小。 sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, fmt=".2f", cmap='coolwarm', annot_kws={"size": 10}) ...
# 设置Seaborn的风格和颜色调色板sns.set_style("darkgrid")# 设置图片大小plt.figure(figsize=(8,6))# 设置宽8英寸,高6英寸# 绘制热力图sns.heatmap(corr,annot=True,fmt='.2f')# 设置标题plt.title('Correlation Matrix of Titanic Dataset',fontsize=16)# 显示图表plt.show() ...
plt.title('Correlation Matrix Heatmap') plt.xticks(rotation=45) # 旋转x轴标签,以便更好地显示 plt.yticks(rotation=0) # 不旋转y轴标签 显示或保存热力图: 最后,你可以使用plt.show()来显示热力图,或者使用plt.savefig()来保存它。 python plt.show() # 显示热力图 # plt.savefig('correlation_heat...
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm') plt.show() 在上述代码中,annot=True参数将在热图的每个单元格中显示数值,cmap='coolwarm'参数指定了用于映射颜色的调色板。plt.figure(figsize=(10, 8))设置了图形的大小。最后,plt.show()显示了图形。现在我们已经完成了相关性分析和热图绘制。
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
t= f.suptitle('Wine Attributes Correlation Heatmap', fontsize=14) 用配对散点图可视化 2 维数据 根据上图,可以看到散点图也是观察数据属性的 2 维潜在关系或模式的有效方式。另一种将多元数据可视化为多个属性的方法是使用平行坐标图。 # Correlation Matrix ...