python入門需要掌握繪制熱圖展示的相關(guān)系數(shù)

這篇文章給大家介紹python入門需要掌握繪制熱圖展示的相關(guān)系數(shù)，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對(duì)大家能有所幫助。

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 使用的數(shù)據(jù)集還是之前提到的3個(gè)品種小麥種子數(shù)據(jù)

需要示例數(shù)據(jù)的可以直接留言

數(shù)據(jù)集包括3個(gè)品種的小麥種子7個(gè)指標(biāo)，這7個(gè)指標(biāo)分別是

• A 面積
• B 周長
• C緊湊度
• LK 長度
• WK 寬度
• A_coef 偏度系數(shù)
• LKG 腹溝長度

 

• 最后一個(gè)變量target是小麥所屬種類，分別是0,1,2

第一次使用python直接在電腦上安裝anaconda3就好了，我之前錄制過一個(gè)視頻進(jìn)行介紹，可以參考

 第一步啟動(dòng)jupyter lab （我用的是win10系統(tǒng)的電腦）

win+快捷鍵 輸入cmd按回車 打開命令行窗口，然后再命令行輸入 jupyter lab

按回車鍵 jupyter lab在默認(rèn)瀏覽器啟動(dòng)

點(diǎn)擊Notebook下的python3新建一個(gè)窗口

 

接下來就是輸入命令了

 導(dǎo)入pandas模塊讀入數(shù)據(jù)

import pandas as pd
df = pd.read_csv("D://Rstudio_default_working/kaggle/Seed_Data.csv")
df.head()

 

 

 去掉最后一列target，因?yàn)橛?jì)算相關(guān)系數(shù)用不到

df1 = df.drop('target',axis=1)

 

 

 接下來就是導(dǎo)入seaborn模塊繪制相關(guān)系數(shù)的熱圖了

這里參考了 https://heartbeat.fritz.ai/seaborn-heatmaps-13-ways-to-customize-correlation-matrix-visualizations-f1c49c816f07

import seaborn as sns
sns.heatmap(df.corr())

 

 

顯示相關(guān)系數(shù)

sns.heatmap(df.corr(),annot=True)

 

 

這里相關(guān)性分析默認(rèn)的好像是皮爾遜相關(guān)性分析

更改其他的方法

 

 

關(guān)于python入門需要掌握繪制熱圖展示的相關(guān)系數(shù)就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。

網(wǎng)頁題目：python入門需要掌握繪制熱圖展示的相關(guān)系數(shù)
新聞來源：http://bm7419.com/article0/gipsoo.html

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