如何在上述代码的基础上增加主成分累积贡献率的可视化
时间: 2024-04-16 18:27:24 浏览: 19
要在上述代码的基础上增加主成分累积贡献率的可视化,您可以使用 `matplotlib` 库绘制累积贡献率的折线图。
以下是修改后的代码示例:
```python
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设您的协方差矩阵为 cov_matrix
# 假设您的累积贡献率为 cumulative_variance_ratio_percentage
# 创建热力图
sns.heatmap(cov_matrix, cmap='coolwarm', annot=True, fmt=".2f", square=True)
# 设置图形标题
plt.title("Covariance Matrix Heatmap")
# 显示图形
plt.show()
# 创建累积贡献率折线图
plt.plot(range(1, len(cumulative_variance_ratio_percentage)+1), cumulative_variance_ratio_percentage, marker='o')
# 添加标题和标签
plt.title('Cumulative Variance Ratio')
plt.xlabel('Number of Principal Components')
plt.ylabel('Cumulative Variance Ratio')
# 显示网格线
plt.grid(True)
# 显示图形
plt.show()
```
在上述代码中,我们首先使用 `sns.heatmap` 函数创建了协方差矩阵的热力图,与之前的代码相同。然后,我们使用 `plt.plot` 函数创建了累积贡献率折线图,其中 `range(1, len(cumulative_variance_ratio_percentage)+1)` 表示 x 轴的主成分数量,`cumulative_variance_ratio_percentage` 表示 y 轴的累积贡献率。
我们还使用 `plt.title`、`plt.xlabel` 和 `plt.ylabel` 添加了标题和标签,并使用 `plt.grid(True)` 显示网格线。
最后,使用 `plt.show` 显示图形。
这样,您就可以在协方差矩阵热力图的基础上增加主成分累积贡献率的可视化。折线图可以帮助您了解主成分数量与累积贡献率之间的关系。