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.
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。
# 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....
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()
import seaborn as sns data = sns.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...
importseabornassns data=sns.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。
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。
使用seaborn的heatmap函数根据相关系数矩阵绘制热力图。你可以自定义热力图的颜色映射、是否显示数值注释等参数。 python plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', center=0) plt.title('Correlation Matrix Heatmap') plt.show() 显示或保存绘制的热力图: ...
vmax=1,square=True,linecolor="#767273",ax=ax,)# 绘制上三角形sns.heatmap(corr_matrix,mask=...
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")...