1. Plotting a diagonal correlation matrix(heatmap) 2. Scatterplot with marginal ticks(JointGrid) 3. Multiple bivariate KDE plots(kdeplot) 4. Multiple linear regression(lmplot) 5. Paired density and scatterplot matrix(PairGrid)...
correlation_matrix = df.corr() print(correlation_matrix) 3、用 Seaborn 绘制相关性热图 利用Seaborn 绘制相关性热图,以可视化不同变量之间的关系。heatmap()函数可以用来可视化相关性矩阵。颜色深浅代表相关系数的大小,帮助快速识别高度相关的变量对。常用参数如下, 使用示例:Python Seaborn 数据相关性基本分析-CJava...
1. Plotting a diagonal correlation matrix(heatmap) # 读取字母表fromstringimportascii_letters# Generate a large random dataset 生成数据集rs=np.random.RandomState(33)d=pd.DataFrame(data=rs.normal(size=(100,26)),columns=list(ascii_letters[26:]))# Compute the correlation matrix 计算相关系数corr=d...
frompalettable.colorbrewerimportsequential# 创建一个颜色映射,使用palettable的sequential颜色系列color_map=sequential.OrRd_9.mpl_colormap# 使用自定义颜色映射绘制热力图plt.figure(figsize=(10,8))sns.heatmap(correlation_matrix,annot=True,cmap=color_map)plt.title('相关性矩阵的热力图')plt.show() 如图: ...
# Default heatmap: just a visualization of this square matrix 默认热力图 p1 = sns.heatmap(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. # 相关矩阵热图 Correlation matrix # 一个常见的任务是检查某些变量是否相关可以轻松计算每对变量之间的相关性,并将其绘制为热图,发现哪个变量彼此相关。
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f") plt.show()结果如下图所示:6. 小提琴图 - sns.violinplot()用于显示分布的形状和密度估计,结合了箱线图和核密度估计。实例 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 创建一个示例数据框 ...
matplotlibimportpyplotaspltimportseabornassns # Load the Iris dataset iris=sns.load_dataset("iris")# Create a correlation matrix corr=iris.corr()# Create a heatmap using Seaborn mask=np.zeros_like(corr,dtype=np.bool_)mask[np.triu_indices_from(mask)]=True sns.heatmap(corr,mask=mask,cmap=...
sns.heatmap(correlation_matrix,annot=True,cmap='coolwarm')# 添加标题 plt.title('Correlation Heatmap')# 显示图形 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 这个示例中,我们使用heatmap函数创建了一个热力图,用不同颜色表示不同变量之间的相关性,并使...
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap="coolwarm", linewidths=.5) plt.title("Correlation Matrix") plt.show() 高级自定义 Seaborn 允许用户高度自定义图表的外观,可以轻松调整调色板、风格等。 1. 调色板(Palette) Seaborn 提供了许多内置的调色板,可以使图表更加美观。
Iris dataset iris = sns.load_dataset("iris") # Create a correlation matrix corr = iris.corr() # Create a heatmap using Seaborn mask = np.zeros_like(corr, dtype=np.bool_) mask[np.triu_indices_from(mask)] = True sns.heatmap(corr, mask=mask, cmap='coolwarm', annot=True) plt.show...