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...
# 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....
6))# 设置宽8英寸,高6英寸# 绘制热力图sns.heatmap(corr,annot=True,fmt='.2f',cmap='coolwarm',cbar=True)# 设置标题plt.title('Correlation Matrix of Titanic Dataset',fontsize=16)# 显示图表plt.show()
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, fmt=".2f", cmap='coolwarm', linewidths=0.5) plt.title('Correlation Heatmap') plt.savefig('correlation_heatmap.png', dpi=300, bbox_inches='tight') 在以上代码中,savefig()函数的dpi参数用于设置图像的分辨率,bbox_inches参数用于设置保存图像时的边距。
创建一个随机数据框np.random.seed(0)data=pd.DataFrame(np.random.rand(10,5),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.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...
vmax=1,square=True,linecolor="#767273",ax=ax,)# 绘制上三角形sns.heatmap(corr_matrix,mask=...
load_dataset('mpg') correlation_matrix = data.corr() sns.heatmap(data.corr(), annot=True, cmap='coolwarm') annot=True这个参数可以输出一些额外的有用信息。一个常见hack是使用sns.set_context('talk')来获得额外的可读输出。 这个设置是为了生成幻灯片演示的图像,它能帮助我们更好地阅读(更大的字体)...
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 ...
数据框data={'A':[1,2,3,4,5],'B':[5,4,3,2,1],'C':[2,3,2,3,2],}df=pd.DataFrame(data)# 计算相关性correlation_matrix=df.corr()# 创建热图plt.figure(figsize=(8,6))sns.heatmap(correlation_matrix,annot=True,cmap='coolwarm')# 添加标题plt.title("Correlation Matrix Heatmap")...