# 使用corr()函数计算数据集中各个特征之间的相关性系数,保存在corr变量中 corr = diabetes_data.corr() print(corr) # 使用heatmap()函数将相关性系数矩阵可视化成热力图 # annot=True表示在热力图上显示的相关性系数的值 sns.heatmap(corr, annot=True) # 结果可视化 fig, axs = plt.subplots(ncols=5, figsize=(20, 6)) sns.boxplot(x="Target", y="Plasma_glucose_concentration", data=diabetes_data, ax=axs[0]) sns.boxplot(x="Target", y="blood_pressure", data=diabetes_data, ax=axs[1]) sns.boxplot(x="Target", y="serum_insulin", data=diabetes_data, ax=axs[2]) sns.boxplot(x="Target", y="BMI", data=diabetes_data, ax=axs[3]) sns.boxplot(x='Target', y='Diabetes_pedigree_function',data=diabetes_data, ax=axs[4]) plt.show()
时间: 2023-06-13 13:08:45 浏览: 134
这段代码主要是用于数据集中各个特征之间的相关性分析和可视化呈现。首先,使用`corr()`函数计算数据集`diabetes_data`中各个特征之间的相关性系数,并将结果保存在`corr`变量中。然后,使用`heatmap()`函数将相关性系数矩阵可视化成热力图,其中`annot=True`表示在热力图上显示的相关性系数的值。接下来,使用`subplots()`函数创建一个包含5个子图的图形窗口,每个子图用于展示特征与目标变量之间的关系。最后,使用`boxplot()`函数在每个子图中绘制箱线图,并使用`show()`函数显示图形。
相关问题
corr = diabetes_data.corr() print(corr) sns.heatmap(corr, annot=True)
这段代码用于计算糖尿病数据集中各个特征之间的相关性,并可视化成热力图。首先,使用`corr()`函数计算数据集中各个特征之间的相关性系数,将结果保存在`corr`变量中。然后,使用`heatmap()`函数将相关性系数矩阵可视化成热力图,其中`annot=True`参数表示在热力图上显示相关性系数的数值。这样可以更直观地观察不同特征之间的相关性,进而在建模时选择合适的特征。
numeric_df=diabetes.select_dtypes(include='number') correlation_matrix=numeric_df.corr()什么意思
这段代码是针对糖尿病数据集(diabetes)的,目的是计算数据集中所有数值型变量之间的相关系数矩阵。
`diabetes.select_dtypes(include='number')` 选择了数据集中所有数值型变量的子集,返回一个新的数据集,这个新的数据集只包含数值型变量,这些变量的数据类型可以是整数、浮点数等。
`numeric_df.corr()` 对于上一步中得到的新的数据集,计算其中所有变量之间的相关系数,返回一个相关系数矩阵。相关系数矩阵展示了变量之间的线性相关性程度,取值范围从 -1 到 1,0 表示两个变量之间没有线性关系,1 表示两个变量完全正相关,-1 表示两个变量完全负相关。