python seaborn heatmap可视化相关性矩阵实例
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2020-09-16
18:18:17
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python seaborn heatmap可视化相关性矩阵实例可视化相关性矩阵实例
主要介绍了python seaborn heatmap可视化相关性矩阵实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一
起跟随小编过来看看吧
方法
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame(np.random.randn(50).reshape(10,5))
corr = df.corr()
sns.heatmap(corr, cmap='Blues', annot=True)
将矩阵型简化为对角矩阵型：
mask = np.zeros_like(corr)
mask[np.tril_indices_from(mask)] = True
sns.heatmap(corr, cmap='Blues', annot=True, mask=mask.T)
补充知识：补充知识：Python【相关矩阵】和【协方差矩阵】【相关矩阵】和【协方差矩阵】
相关系数矩阵
pandas.DataFrame(数据).corr()
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99],
'b': [10, 24, 30, 48, 50, 72, 70, 96, 90],
'c': [91, 79, 72, 58, 53, 47, 34, 16, 10],
'd': [99, 10, 98, 10, 17, 10, 77, 89, 10]})
df_corr = df.corr()
# 可视化
import matplotlib.pyplot as mp, seaborn
seaborn.heatmap(df_corr, center=0, annot=True, cmap='YlGnBu')
mp.show()
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