斯皮尔曼热力图怎么通过sns.heatmap画下三角热力图
时间: 2023-09-27 21:08:44 浏览: 76
要绘制斯皮尔曼热力图的下三角矩阵,你可以按照以下步骤进行:
1. 导入必要的库:
```
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 加载数据并计算斯皮尔曼相关系数:
```
data = pd.read_csv('data.csv')
corr = data.corr(method='spearman')
```
3. 生成一个下三角矩阵的掩码:
```
mask = np.zeros_like(corr)
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True
```
4. 使用`sns.heatmap()`函数绘制热力图,并将`mask`参数设置为掩码:
```
sns.heatmap(corr, cmap='coolwarm', annot=True, mask=mask)
plt.show()
```
这样就可以得到一个斯皮尔曼热力图的下三角矩阵了。需要注意的是,这里使用的是`np.triu_indices_from()`函数生成掩码,该函数返回一个由下三角矩阵中所有非零元素的行和列索引组成的元组。如果你想要绘制斯皮尔曼热力图的上三角矩阵,可以使用`np.tril_indices_from()`函数生成掩码。
相关问题
sns.heatmap热力图中斯皮尔曼相关系数计算原理是什么
热力图是一种可视化方法,用于显示二维数据中数值的差异和模式。在热力图中,数据点的颜色表示其数值大小,而斯皮尔曼相关系数则用于衡量两个变量之间的相关性。
斯皮尔曼相关系数是一种非参数统计量,用于测量两个变量之间的单调关系。它的计算方法基于变量的秩次,而不是原始值。具体来说,计算斯皮尔曼相关系数的步骤如下:
1. 对两个变量的观测值按照大小进行排序,并赋予它们一个秩次,其中最小的值为1,依次递增。
2. 计算每个观测值的秩次差值,即 $d_i = rank(x_i) - rank(y_i)$。
3. 计算斯皮尔曼相关系数的公式为 $r_s = 1 - \frac{6\sum_{i=1}^{n}d_i^2}{n(n^2-1)}$,其中 $n$ 为样本数量。
在热力图中,斯皮尔曼相关系数通常用来衡量两个变量之间的相关性强度。具体来说,如果 $r_s$ 的值接近于1,则表示两个变量之间存在强正相关关系;如果 $r_s$ 的值接近于-1,则表示两个变量之间存在强负相关关系;如果 $r_s$ 的值接近于0,则表示两个变量之间不存在明显的相关关系。
sns.heatmap热力图中斯皮尔曼相关系数计算原理的公式是什么
斯皮尔曼相关系数是一种非参数的相关系数,用于衡量两个变量之间的相关性。在热力图中,通常使用斯皮尔曼相关系数来计算每一对变量之间的相关性。
斯皮尔曼相关系数的计算公式如下:
$ρ=\frac{cov(rank(X),rank(Y))}{\sigma_{rank(X)}\sigma_{rank(Y)}}$
其中,$rank(X)$ 和 $rank(Y)$ 分别是变量 $X$ 和 $Y$ 的秩次,$cov$ 是协方差,$\sigma_{rank(X)}$ 和 $\sigma_{rank(Y)}$ 分别是 $rank(X)$ 和 $rank(Y)$ 的标准差。