heatmap(data=corr_matrix, cmap="YlGnBu")

时间: 2024-06-07 15:11:26 浏览: 181
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King_County_House_Sales

在这行代码中，`heatmap()`函数是Seaborn库中用于绘制热力图的函数。其中，`data`参数指定了要绘制的数据集，这里我们传入了计算出来的特征相关系数矩阵`corr_matrix`。`cmap`参数指定了使用哪种颜色映射来绘制热力图，这里我们使用了`YlGnBu`颜色映射。`YlGnBu`颜色映射是一种从黄色到绿色到蓝色的渐变色映射，它可以帮助我们直观地展示特征之间的相关程度。您还可以通过调整`cmap`参数来使用其他颜色映射。
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sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm') plt.title('S&P 500 Components Correlation Matrix') plt.show() 此外，我们还可以使用matplotlib和seaborn库创建折线图、箱型图等，以直观...
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jd_review_num3

sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm') plt.title('变量间相关性') plt.show() 最后，我们可以通过这些分析结果为业务提供洞察，比如优化产品推荐策略、改善商品质量或提升客户服务...

data["Risk_Flag"].value_counts() fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) ) corr_matrix = data.corr() corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14}) plt.show()这段代码的意思

4. corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14})：使用 seaborn 库中的 heatmap() 方法，绘制相关性热力图，并将图表对象 ax 作为子图对象传递给该...

cols = train_corr.nlargest(k, 'target')['target'].index cm = np.corrcoef(train_data[cols].values.T) hm = sns.heatmap(train_data[cols].corr(),annot=True,square=True) threshold = 0.5 corrmat = train_data.corr() top_corr_features = corrmat.index[abs(corrmat["target"])>threshold] plt.figure(figsize=(10,10)) g = sns.heatmap(train_data[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") corr_matrix = data_train1.corr().abs() drop_col=corr_matrix[corr_matrix["target"]<threshold].indextrain_x = train_data.drop(['target'], axis=1) train_x = train_data.drop(['target'], axis=1) data_all = pd.concat([train_x,test_data]) data_all.drop(drop_columns,axis=1,inplace=True) data_all.head() cols_numeric=list(data_all.columns) def scale_minmax(col): return (col-col.min())/(col.max()-col.min()) data_all[cols_numeric] = data_all[cols_numeric].apply(scale_minmax,axis=0) data_all[cols_numeric].describe() 解释每一句代码

8. g = sns.heatmap(train_data[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn")：这行代码使用seaborn库中的heatmap函数来绘制与目标变量相关性绝对值大于阈值的特征之间的相关系数矩阵的热力图，并将其...

data = df.copy() def perform_one_hot_encoding(df, column_name): # Perform one-hot encoding on the specified column dummies = pd.get_dummies(df[column_name], prefix=column_name) # Drop the original column and append the new dummy columns to the dataframe df = pd.concat([df.drop(column_name, axis=1), dummies], axis=1) return df # Perform one-hot encoding on the gender variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'gender') # Perform one-hot encoding on the smoking history variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'smoking_history') # Compute the correlation matrix correlation_matrix = data.corr() #Graph I. plt.figure(figsize=(15, 10)) sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', linewidths=0.5, fmt='.2f') plt.title("Correlation Matrix Heatmap") plt.show() # Create a heatmap of the correlations with the target column corr = data.corr() target_corr = corr['diabetes'].drop('diabetes') # Sort correlation values in descending order target_corr_sorted = target_corr.sort_values(ascending=False) sns.set(font_scale=0.8) sns.set_style("white") sns.set_palette("PuBuGn_d") sns.heatmap(target_corr_sorted.to_frame(), cmap="coolwarm", annot=True, fmt='.2f') plt.title('Correlation with Diabetes') plt.show()

这段代码主要是对数据进行预处理和可视化，其中包括： 1. 对数据进行复制，以免影响原始数据。 2. 定义一个函数 perform_one_hot_encoding，用于对指定的列进行独热编码，并返回处理后的数据。...

pca = PCA(n_components=7) newX = pca.fit_transform(X) x_data = ['PC1','PC2','PC3','PC4','PC5','PC6','PC7'] y_data = np.around(pca.explained_variance_ratio_, 2) plt.bar(x=x_data, height=y_data,color='steelblue', alpha=0.8) plt.show() PCA_data = pd.DataFrame(newX, columns=['PC1', 'PC2', 'PC3', 'PC4', 'PC5', 'PC6', 'PC7']) correlation_matrix = PCA_data.corr() sns.heatmap(correlation_matrix, cmap='coolwarm', annot=True) plt.show() 上述代码是对数据进行主成分分析，展示每个主成分的贡献率， 并计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数，并用热图Heatmap的形式展示出来，请在上述代码基础上，请给出下一步的代码，要求是：划分训练集测试集，使用前六个主成分作为自变量训练逻辑回归模型。显示模型预测的准确率，显示模型的混淆矩阵，试着画出ROC曲线。

conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred) print("模型的混淆矩阵为：\n", conf_matrix) # ROC曲线 y_score = logistic_model.predict_proba(X_test)[:, 1] fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_score) roc_...

plt.figure(figsize=(8, 9)) sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm') plt.title('Correlation Matrix') plt.show()展示一下怎么把这个改成直方图

data = corr_matrix[column] sns.histplot(data=data, bins=20, kde=False) # 指定bins数，kde=False用于仅作离散频率直方图 plt.title(f'Distribution of {column}') plt.xlabel(column) plt.ylabel('...

from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier data = pd.read_csv("C:\\Users\\sa'y\\Desktop\\framinghamData(1).csv") X = data[["sysBP", "diaBP", "age", "totChol", "BMI", "heartRate", "glucose"]] y = data[['TenYearCHD']] new_data = pd.concat([X, y], axis=1) print(new_data.head()) scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) print(X_scaled) corr = new_data.corr(method='pearson') sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm') plt.show() pca = PCA(n_components=7) newX = pca.fit_transform(X) x_data = ['PC1','PC2','PC3','PC4','PC5','PC6','PC7'] y_data = np.around(pca.explained_variance_ratio_, 2) plt.bar(x=x_data, height=y_data,color='steelblue', alpha=0.8) plt.show() 在上述代码基础上，请给出下一步的代码，要求是： 计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数，并用热图Heatmap的形式展示出来

import numpy as np ...sns.heatmap(corr_pca, cbar=True, annot=True, square=True, fmt='.2f', annot_kws={'size': 10}, yticklabels=x_data, xticklabels=x_data) plt.savefig('corr_pca_heatmap.png') plt.show()

sns.heatmap(corr_matrix_T, ax=axs[1, 2], cmap="YlGnBu", cbar=False, annot=True, fmt='.2f') xlabel=['2013','2015','2017','2019','2021'] ylabel=['UR','MU','MR','RU'] axs[1, 2].set_xticklabels(xlabel) axs[1, 2].set_yticklabels(ylabel)，减小热力图高度

sns.heatmap(df, ax=axs[1, 2], cmap="YlGnBu", cbar=False, annot=True, fmt='.2f') axs[1, 2].set_xticklabels(df.columns) axs[1, 2].set_yticklabels(df.index) # 设置子图间距 plt.subplots_adjust(wspace=0.4...

import pandas as pd import numpy as np import scipy.stats as stats import seaborn as sns from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier data = pd.read_csv("C:\\Users\\sa'y\\Desktop\\framinghamData(1).csv") X = data[["sysBP", "diaBP", "age", "totChol", "BMI", "heartRate", "glucose"]] y = data[['TenYearCHD']] new_data = pd.concat([X, y], axis=1) print(new_data.head()) scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) print(X_scaled) corr = new_data.corr(method='pearson') sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm') plt.show() #对数据进行主成分分析，展示每个主成分的贡献率 pca = PCA(n_components=7) newX = pca.fit_transform(X) x_data = ['PC1','PC2','PC3','PC4','PC5','PC6','PC7'] y_data = np.around(pca.explained_variance_ratio_, 2) plt.bar(x=x_data, height=y_data,color='steelblue', alpha=0.8) plt.show() 在上述代码基础上，请给出下一步的代码，要求是： 计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数，并用热图Heatmap的形式展示出来

这段代码使用Python语言编写，主要是为了对一个人群的生理指标进行分析并探索这些指标与其心血管疾病患病风险之间的关系。具体的步骤包括数据导入、数据预处理、特征工程、探索性数据分析、模型选择与评估等。...

pca = PCA(n_components=7) newX = pca.fit_transform(X) x_data = ['PC1','PC2','PC3','PC4','PC5','PC6','PC7'] y_data = np.around(pca.explained_variance_ratio_, 2) plt.bar(x=x_data, height=y_data,color='steelblue', alpha=0.8) plt.show() 上述代码是对数据进行主成分分析，展示每个主成分的贡献率，请在上述代码基础上，请给出下一步的代码，要求是： 计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数，并用热图Heatmap的形式展示出来

import pandas as pd import seaborn as sns # 转换主成分数据为DataFrame PCA_data = pd.DataFrame(newX, columns=['PC1', 'PC2', 'PC3'...sns.heatmap(correlation_matrix, cmap='coolwarm', annot=True) plt.show()

train_csv ='/data/workspace/myshixun/step1/pm25_data.csv' train_data = pd.read_csv(train_csv) train_data.drop(['hour'],axis=1,inplace=True) f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) ####### Begin ####### # 计算相关系数矩阵 corr_matrix = np.corrcoef(train_data.T) # 绘制热力图 # 颜色取值的最大值0.8,使每个单元格为方形 ####### End ####### # 输出矩阵 print(corrmat) # 保存热力图 plt.savefig("/data/workspace/myshixun/step1/学员文件/corrmat.png") 布泉代码

sns.heatmap(corr_matrix, vmax=0.8, square=True, annot=True, cmap='coolwarm') plt.title('Correlation Matrix') plt.xlabel('Features') plt.ylabel('Features') # 输出矩阵 print(corr_matrix) # 保存热力图...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 导入需要的模块 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") from sklearn.metrics import confusion_matrix from itertools import cycle # from scipy import interp from sklearn.metrics import roc_curve, auc data = pd.read_csv('newdate.csv') print(data.head()) print(data.info()) print(data[data['Label'].isnull()]) data = data.dropna() print(data.info()) data['Label'] = data['Label'].map(int) print(data.info()) # 数据归一化 def normalization(data): _range = np.max(data) - np.min(data) return (data - np.min(data)) / _range data['铁水温度'] = normalization(data['铁水温度']) data['透气性指数'] = normalization(data['透气性指数']) print(data) # 相关性分析 plt.figure(figsize=(10, 10)) sns.heatmap(data=data.corr(), annot=True, cmap='Accent', vmax=1, vmin=-1) plt.show() df = pd.DataFrame(data.groupby(['Label'])['铁水温度'].count()) df.columns = ['num'] df.reset_index(inplace=True) print(df)解释每一行代码

sns.heatmap(data=data.corr(), annot=True, cmap='Accent', vmax=1, vmin=-1) plt.show() df = pd.DataFrame(data.groupby(['Label'])['铁水温度'].count()) # 对数据按Label分组，统计铁水温度列中每组的数量，...
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A transpose matrix, also known as an inverse matrix, is a new matrix created by swapping the rows and columns of the original matrix. It plays a crucial role in statistical analysis, offering powerful...

python中heatmap 函数可视化矩阵热图的刻度居中

sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm') # 调整刻度的位置 plt.tick_params(axis='x', bottom=True, top=False, labelbottom=True) plt.tick_params(axis='y', left=True, right=False, ...

python中heatmap 函数可视化矩阵热图的变量在图表中间

ax = sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm') # 获取 x 轴和 y 轴的标签位置 x_labels = ax.get_xticklabels() y_labels = ax.get_yticklabels() # 设置 x 轴和 y 轴的标签位置为图表中间 ...
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平尾装配工作平台运输支撑系统设计与应用

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