Draw a correlogram Description The corrgram function produces a graphical display of a correlation matrix, called a correlogram. The cells of the matrix can be shaded or colored to show the correlation value. 默认 library(corrgram) corrgram(mtcars, lower.panel = panel.shade, upper.panel = NULL,...
correlation_matrix = data.corr() 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...
AI检测代码解析 # 计算相关性矩阵correlation_matrix=np.corrcoef(matrix,rowvar=False) 1. 2. 通过上述代码,我们可以得到一个5x5的相关性矩阵 correlation_matrix。这个矩阵的第i行第j列的元素表示第i列和第j列之间的相关性。相关性的取值范围为-1到1,其中-1表示负相关,1表示正相关,0表示无相关性。 现在我们...
.offline as pyo pyo.init_notebook_mode(connected=True) import plotly.figure_factory as ff correlation_matrix = data.corr() fig = ff.create_annotated_heatmap( z=correlation_matrix.values, x=list(correlation_matrix.columns), y=list(correlation_matrix.index), colorscale='Blues') fig.show()...
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
title('Correlation Matrix') plt.show() 在这里插入图片描述 这些代码行计算Linnerud数据集中特征的相关矩阵,并从这些特征生成DataFrame。相关矩阵可以使用sns.heatmap函数绘制为热图。热图直观地显示了几个特征之间的关系,每个单元格中都标记了值,颜色表示相关性的强度和方向。这有助于确定数据集变量之间的联系。 4....
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。
1import pandas as pd23defcalculate_correlation(dataframe):4 correlation_matrix = dataframe.corr()5return correlation_matrix67# 示例使用8df = pd.read_csv('data.csv')9correlation_matrix = calculate_correlation(df)10print(correlation_matrix)数据特征工程工具 特征工程是机器学习中的重要环节，以下是一...
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f") plt.title('变量间的相关性热力图') plt.show() ``` 3. 结果解读 通过观察相关性热力图,我们可以清晰地看到各个变量之间的相关性程度。颜色越深表示相关性越强,而颜色越浅则表示相关性越弱。
sns.heatmap(correlation_matrix,annot=True,cmap='coolwarm')plt.title('Correlation Matrix')plt.show() 四、机器学习模型构建与训练 为了实现智能决策,我们可以使用机器学习模型来预测制造过程中的关键指标,并进行优化。这里使用Keras和TensorFlow来构建和训练一个神经网络模型。