corr = diabetes_data.corr() print(corr) sns.heatmap(corr, annot=True)
时间: 2023-12-18 16:03:22 浏览: 37
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。
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# 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()
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。
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()
要将热力图的标签设置为中文,可以使用Matplotlib库中的rcParams方法来设置字体。以下是修改后的代码:
```python
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
# 设置中文字体
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文黑体
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
# 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('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rcParams方法来设置字体,将字体设置为中文黑体SimHei,并且设置axes.unicode_minus为False,以解决负号显示为方块的问题。然后我们将热力图的标题设置为中文,并使用Matplotlib的show方法显示热力图。