corr = df.corr() plt.figure(figsize = (30,15)) sns.heatmap(corr, annot = True, cmap = plt.cm.Reds) plt.show()
时间: 2024-05-29 13:14:46 浏览: 32
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=plt.cm.Reds`用于设置颜色。最后`plt.show()`用于将图像显示出来。
相关问题
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:
```python
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')
plt.show()
```
这样就能将图像显示出来了。如果还有问题,请告诉我。
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)
这段代码是在使用Python中的pandas和seaborn库进行数据处理和可视化。
首先,将数据框(dataframe)复制一份并赋值给df变量。接着,从df中删除名为“ID”的列(axis=1表示按列删除,axis=0表示按行删除)。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轴上的标签设置为1个单位。最后,使用seaborn库的sns.heatmap()函数绘制热力图。
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