python seaborn heatmap可視化相關性矩陣實例
更新時間：2020年06月03日 14:42:37 作者：故園稻香
這篇文章主要介紹了python seaborn heatmap可視化相關性矩陣實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
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)
將矩陣型簡化為對角矩陣型：
mask = np.zeros_like(corr) mask[np.tril_indices_from(mask)] = True sns.heatmap(corr, cmap='Blues', annot=True, mask=mask.T)
補充知識：Python【相關矩陣】和【協(xié)方差矩陣】
相關系數(shù)矩陣
pandas.DataFrame(數(shù)據(jù)).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()
# 可視化
import matplotlib.pyplot as mp, seaborn
seaborn.heatmap(df_corr, center=0, annot=True, cmap='YlGnBu')
mp.show()
協(xié)方差矩陣
numpy.cov(數(shù)據(jù))
import numpy as np
matric = [
[11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99],
[10, 24, 30, 48, 50, 72, 70, 96, 90],
[91, 79, 72, 58, 53, 47, 34, 16, 10],
[55, 20, 98, 19, 17, 10, 77, 89, 14]]
covariance_matrix = np.cov(matric)
# 可視化
print(covariance_matrix)
import matplotlib.pyplot as mp, seaborn
seaborn.heatmap(covariance_matrix, center=0, annot=True, xticklabels=list('abcd'), yticklabels=list('ABCD'))
mp.show()
補充
協(xié)方差
相關系數(shù)
EXCEL也能做
CORREL函數(shù)
以上這篇python seaborn heatmap可視化相關性矩陣實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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