corr = data.corr() plt.figure(figsize=(15,12)) sns.heatmap(corr, square = True, cmap = "rainbow") plt.show()

时间: 2024-06-07 08:10:19 浏览: 194
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heatmap:根据导入的数据创建热图

这段代码是用于绘制热力图，显示数据中各个变量之间的相关性。其中 `data.corr()` 计算出了数据的相关系数矩阵，而 `sns.heatmap` 函数则将相关系数矩阵作为输入，生成热力图。参数 `square=True` 表示绘制的图形是正方形的， `cmap="rainbow"` 表示使用彩虹颜色来表示相关系数的大小。最后调用 `plt.show()` 函数将图形显示出来。
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sns.heatmap(data.corr(), annot=True, cmap='coolwarm') plt.title('Heatmap of Correlation Matrix') plt.show() #### 五、实战案例 - **数据导入与预处理**：导入CSV文件并处理缺失值。 - **数据分析**...

详细解释一下这段代码corr = data.corr() plt.figure(figsize=(20,20)) sns.heatmap(corr, square = True, cmap = "rainbow") plt.show()

通过使用 data.corr() 函数，可以计算出数据中每个变量之间的相关性系数，生成一个相关性矩阵 corr。 2. 绘制相关性热力图。使用 sns.heatmap() 函数，可以将相关性矩阵可视化为一个热力图。其中，参数 ...

corr = df.corr() plt.figure(figsize = (30,15)) sns.heatmap(corr, annot = True, cmap = plt.cm.Reds) plt.show()

这段代码是用于绘制热力图的，其中df.corr()用于计算数据集中各特征之间的相关系数矩阵，然后sns.heatmap()用于绘制这个矩阵的热力图，颜色越浅表示相关性越强。annot=True用于在格子中显示相关系数值，cmap=...

df=data.copy() df=df.drop(['ID'], axis=1) plt.figure(figsize=(10,8)) corr = df.corr() sns.heatmap(corr, annot=True,cmap='RdBu', xticklabels=1, yticklabels=1)

然后，创建一个大小为（10,8）的图像，并使用df的相关系数矩阵创建一个热力图，其中annot=True表示显示每个单元格的数值，cmap='RdBu'表示选择一个颜色映射，xticklabels=1和yticklabels=1表示将x轴和y轴上的标签...

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt corr\_matrix = df.corr() plt.figure(figsize=(20, 20)) sns.heatmap(corr\_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')没有给输出结果

可能是因为你没有使用plt.show()在代码的最后来显示图像。你可以尝试这样修改代码...sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm') plt.show() 这样就能将图像显示出来了。如果还有问题，请告诉我。

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。...

请帮我检查一下错误 import seaborn as sns sns.set(style='whitegrid') corr=data.corr()['medv'].sort_values() f,ax=plt.subplots(figsize=(25,20)) sns.heatmap(data[corr.index],corr(),annot=Ture,cmap='PuBu') plt.tight_layout

sns.heatmap(data[corr.index].corr(), annot=True, cmap='PuBu') plt.tight_layout() 上述代码首先导入了 seaborn 和 matplotlib.pyplot 库。然后，设置了 seaborn 的样式为 'whitegrid'。接下来，...

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...

# 计算各变量之间的相关系数 corr = data.corr() # 生成热力图 sns.heatmap(corr, cmap='coolwarm') plt.show()

将'corr'作为参数传递给heatmap函数，cmap参数用于设置颜色映射。在此示例中，使用了'coolwarm'颜色映射。最后，使用show函数显示图表。热力图可以直观地展示各变量之间的相关性，有助于发现数据集中的特征。

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

3. hm = sns.heatmap(train_data[cols].corr(),annot=True,square=True)：这行代码使用seaborn库中的heatmap函数来绘制相关系数矩阵的热力图，并将其存储在hm变量中。annot=True表示在热力图中显示每个格子的数值...

修改下面代码 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder lb = LabelEncoder() cols = Ca_feature for m in cols: df[m] = lb.fit_transform(df[m]) test[m] = lb.fit_transform(test[m]) df['description']=df['description'].replace(['no','yes'],[0,1]) correlation_matrix=df.corr() plt.figure(figsize=(12,10)) sns.heatmap(correlation_matrix,vmax=0.9,linewidths=0.05,cmap="RdGy") # 几个相关性比较高的特征在模型的特征输出部分也占据比较重要的位置

接下来使用matplotlib.pyplot和seaborn库中的heatmap这段代码的作用是进行数据预处理，使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder对一些特征进行编码，将其转化为数字，而对'description'特征则使用replace函数将'...

plt.figure(figsize=(17,10)) sns.heatmap(data1.corr(),annot=True, fmt='.2g',linewidths=5, cmap='Blues') plt.show()

具体来说，plt.figure(figsize=(17,10))用于设置图像的大小，sns.heatmap(data1.corr())用于绘制热力图，其中data1.corr()是data1数据集中各个变量之间的相关系数矩阵。annot=True和fmt='.2g'用于在热力图上显示相关...

# 找出相关程度 plt.figure(figsize=(20, 16)) # 指定绘图对象宽度和高度 colnm = data_train1.columns.tolist() # 列表头 mcorr = data_train1[colnm].corr(method="spearman") # 相关系数矩阵，即给出了任意两个变量之间的相关系数 mask = np.zeros_like(mcorr, dtype=np.bool) # 构造与mcorr同维数矩阵 为bool型 mask[np.triu_indices_from(mask)] = True # 角分线右侧为True cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True) # 返回matplotlib colormap对象 g = sns.heatmap(mcorr, mask=mask, cmap=cmap, square=True, annot=True, fmt='0.2f') # 热力图（看两两相似度） plt.show()根据这段代码写出正确的代码

g = sns.heatmap(mcorr, mask=mask, cmap=cmap, square=True, annot=True, fmt='0.2f') plt.show() 其中，np.triu_indices_from(mask) 是用于构造掩码矩阵的函数，将对角线及其左下方的元素设为 False，右...

# 导入包 import pandas as pd import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False mpl.use('TkAgg') # 导入数据 df = pd.read_csv(r'C:\Users\F\Desktop\3变量\data/CS2_35.csv') df_coor = df.corr() print(df_coor) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6),facecolor='w') # 指定颜色带的色系 sns.heatmap(df.corr(),annot=True, vmax=1, square=True, cmap="Blues", fmt='.3g') plt.title('CS2_38') plt.show() fig.savefig('./df_corr.png',bbox_inches='tight',transparent=True)，帮我解释下这个代码用的方法和原理

1. 导入包：分别导入了 pandas、matplotlib、numpy、seaborn 等常用的数据分析和可视化包，其中 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 和 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 用于解决中文显示和...

如何将其设置为中文import pandas as pd import seaborn as sns # 读取数据集 data = pd.read_csv('diabetes.csv') # 去除缺失值 data.dropna(inplace=True) # 标准化数据 data_norm = (data - data.mean()) / data.std() # 计算特征之间的相关系数矩阵 corr = data_norm.corr() # 使用Seaborn生成热力图，并显示数值 sns.heatmap(corr, cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f') # 设置图形参数 plt.title('Pima Dataset Correlation Heatmap') plt.xticks(rotation=45) plt.show()

sns.heatmap(corr, cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f') # 设置图形参数 plt.title('皮马印第安人糖尿病数据集相关系数热力图') plt.xticks(rotation=45) plt.show() 在这个例子中，我们使用了Matplotlib的...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pandas_profiling import ProfileReport from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') columns=['folder', 'volume', 'convex_volume', 'surface_area','length','max_width', 'max_depth'] data.head() values=data.iloc[:,1:7] correlation=values.corr() fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,10)) sns.heatmap(correlation,annot=True,annot_kws={'size':16},cmap='Reds',square=True,ax=ax) sns.pairplot(data,hue='folder') plt.show()如何保存这两张图

sns_plot = sns.pairplot(data,hue='folder') sns_plot.savefig('pairplot.png') 这将会把热力图保存为 heatmap.png，把散点图矩阵保存为 pairplot.png，并将它们存储在当前工作目录下。请确保你有当前工作...

# Generate the pivot table, containing all variables table = pd.pivot_table(df2, values=['Valuation ($B)'], index=['Total Raised ($B)'], columns=['Industry']) # Generated correlation matrix corr = table.corr() # Drawing heat map sns.heatmap(corr, cmap='coolwarm') plt.show() plt.save('11')设置图片保存到桌面

sns.heatmap(corr, cmap='coolwarm') plt.show() # Save figure to desktop desktop_path = os.path.join(os.path.join(os.environ['USERPROFILE']), 'Desktop') # Get desktop path plt.savefig(os.path.join...
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