sns.heatmap(df.corr())对相关性热图从大到小排序

您可以使用以下代码来对相关性热图从大到小排序：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成相关性矩阵
corr_matrix = df.corr()

# 对相关性矩阵进行排序
sorted_corr_matrix = corr_matrix.sort_values(by=corr_matrix.columns[0], ascending=False)

# 生成热图
sns.heatmap(sorted_corr_matrix, cmap='coolwarm')
plt.show()

其中，`df` 是您的数据框，`sorted_corr_matrix` 是已经排序后的相关性矩阵。`sns.heatmap()` 函数会生成热图，`cmap` 参数可以设置颜色映射方案。

相关问题

data = df.copy() def perform_one_hot_encoding(df, column_name): # Perform one-hot encoding on the specified column dummies = pd.get_dummies(df[column_name], prefix=column_name) # Drop the original column and append the new dummy columns to the dataframe df = pd.concat([df.drop(column_name, axis=1), dummies], axis=1) return df # Perform one-hot encoding on the gender variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'gender') # Perform one-hot encoding on the smoking history variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'smoking_history') # Compute the correlation matrix correlation_matrix = data.corr() #Graph I. plt.figure(figsize=(15, 10)) sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', linewidths=0.5, fmt='.2f') plt.title("Correlation Matrix Heatmap") plt.show() # Create a heatmap of the correlations with the target column corr = data.corr() target_corr = corr['diabetes'].drop('diabetes') # Sort correlation values in descending order target_corr_sorted = target_corr.sort_values(ascending=False) sns.set(font_scale=0.8) sns.set_style("white") sns.set_palette("PuBuGn_d") sns.heatmap(target_corr_sorted.to_frame(), cmap="coolwarm", annot=True, fmt='.2f') plt.title('Correlation with Diabetes') plt.show()

这段代码主要是对数据进行预处理和可视化，其中包括：

1. 对数据进行复制，以免影响原始数据。

2. 定义一个函数 perform_one_hot_encoding，用于对指定的列进行独热编码，并返回处理后的数据。

3. 对数据中的 'gender' 和 'smoking_history' 列进行独热编码。

4. 计算数据中各列之间的相关性，绘制相关性矩阵热图。

5. 计算数据中各列与目标变量 'diabetes' 之间的相关性，并绘制相关性热图。

整个代码片段的作用是为了帮助数据分析人员更好地理解数据中各列之间的关系，以及各列与目标变量之间的相关性。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 导入需要的模块 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") from sklearn.metrics import confusion_matrix from itertools import cycle # from scipy import interp from sklearn.metrics import roc_curve, auc data = pd.read_csv('newdate.csv') print(data.head()) print(data.info()) print(data[data['Label'].isnull()]) data = data.dropna() print(data.info()) data['Label'] = data['Label'].map(int) print(data.info()) # 数据归一化 def normalization(data): _range = np.max(data) - np.min(data) return (data - np.min(data)) / _range data['铁水温度'] = normalization(data['铁水温度']) data['透气性指数'] = normalization(data['透气性指数']) print(data) # 相关性分析 plt.figure(figsize=(10, 10)) sns.heatmap(data=data.corr(), annot=True, cmap='Accent', vmax=1, vmin=-1) plt.show() df = pd.DataFrame(data.groupby(['Label'])['铁水温度'].count()) df.columns = ['num'] df.reset_index(inplace=True) print(df)解释每一行代码

这段代码是一个Python程序，它的作用是读取一个名为newdate.csv的数据文件，并进行一些数据分析和预处理操作。以下是每一行代码的解释：

1. `import pandas as pd`: 导入pandas模块，并将其命名为pd，用于数据处理和分析。
2. `import numpy as np`: 导入numpy模块，并将其命名为np，用于数学计算和数组操作。
3. `import matplotlib.pyplot as plt`: 导入matplotlib模块，并将其命名为plt，用于数据可视化。
4. `import seaborn as sns`: 导入seaborn模块，并将其命名为sns，用于更美观的数据可视化。
5. `from sklearn.model_selection import train_test_split`: 从sklearn模块中导入train_test_split方法，用于数据集的划分。
6. `from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier`: 从sklearn模块中导入RandomForestClassifier方法，用于随机森林分类器的建模。
7. `from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier`: 从sklearn模块中导入DecisionTreeClassifier方法，用于决策树分类器的建模。
8. `warnings.filterwarnings("ignore")`: 忽略警告信息，防止影响程序运行。
9. `from sklearn.metrics import confusion_matrix`: 从sklearn模块中导入混淆矩阵，用于模型评估。
10. `from itertools import cycle`: 导入cycle方法，用于循环迭代。
11. `from sklearn.metrics import roc_curve, auc`: 从sklearn模块中导入ROC曲线和AUC值的计算方法。
12. `data = pd.read_csv('newdate.csv')`: 使用pandas模块中的read_csv方法读取名为newdate.csv的数据文件，并将其存储在名为data的DataFrame对象中。
13. `print(data.head())`: 打印data的前5行数据。
14. `print(data.info())`: 打印data的基本信息，包括数据类型、数据总数和缺失值数量等。
15. `print(data[data['Label'].isnull()])`: 打印data中Label列缺失值的行。
16. `data = data.dropna()`: 删除data中的缺失值。
17. `print(data.info())`: 打印删除缺失值后的data的基本信息。
18. `data['Label'] = data['Label'].map(int)`: 将data中的Label列转换为整型数据。
19. `print(data.info())`: 打印转换后的data的基本信息。
20. `def normalization(data)`: 定义名为normalization的函数，用于归一化数据。
21. `_range = np.max(data) - np.min(data)`: 计算数据的范围。
22. `return (data - np.min(data)) / _range`: 返回归一化后的数据。
23. `data['铁水温度'] = normalization(data['铁水温度'])`: 对data中的铁水温度列进行归一化操作。
24. `data['透气性指数'] = normalization(data['透气性指数'])`: 对data中的透气性指数列进行归一化操作。
25. `print(data)`: 打印归一化后的data。
26. `plt.figure(figsize=(10, 10))`: 创建一个大小为10x10的新图形。
27. `sns.heatmap(data=data.corr(), annot=True, cmap='Accent', vmax=1, vmin=-1)`: 绘制data中各列之间的相关性热图。
28. `plt.show()`: 显示图形。
29. `df = pd.DataFrame(data.groupby(['Label'])['铁水温度'].count())`: 对data按Label列进行分组，并计算铁水温度列的数量。
30. `df.columns = ['num']`: 将计数列的列名改为num。
31. `df.reset_index(inplace=True)`: 将分组列Label变为普通列。
32. `print(df)`: 打印结果。