# 计算各变量之间的相关系数 corr = data.corr() # 生成热力图 sns.heatmap(corr, cmap='coolwarm') plt.show()

时间: 2024-03-19 15:40:55 浏览: 125
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计算相关系数并绘制热力图

这是一个使用seaborn库在Python中生成热力图的代码示例。首先，使用pandas库中的corr函数计算数据集中各变量之间的相关系数，结果保存在变量'corr'中。然后，使用seaborn库中的heatmap函数生成热力图。将'corr'作为参数传递给heatmap函数，cmap参数用于设置颜色映射。在此示例中，使用了'coolwarm'颜色映射。最后，使用show函数显示图表。热力图可以直观地展示各变量之间的相关性，有助于发现数据集中的特征。
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Python数据相关系数矩阵和热力图轻松实现教程

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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()

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...

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取文件数据 data = pd.read_excel("r'C:\Users\薄荷糖\Music\数据集\数据集39台风机.xlsx") # 计算相关系数矩阵 corr = data.corr() # 绘制热力图 sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm') # 添加标签 for i in range(len(corr)): for j in range(len(corr)): text = '{:.2f}'.format(corr.iloc[i, j]) plt.text(j + 0.5, i + 0.5, text, ha='center', va='center') # 显示图形 plt.show()

这是Python中导入了三个库，分别是pandas、seaborn和matplotlib.pyplot。其中pandas是用于数据处理和分析的库，seaborn是用于数据可视化的库，matplotlib.pyplot是用于绘制图表的库。

# 找出相关程度 plt.figure(figsize=(20, 16)) # 指定绘图对象宽度和高度 colnm = data_train1.columns.tolist() # 列表头 mcorr = data_train1[colnm].corr(method="spearman") # 相关系数矩阵，即给出了任意两个变量之间的相关系数 mask = np.zeros_like(mcorr, dtype=np.bool) # 构造与mcorr同维数矩阵 为bool型 mask[np.triu_indices_from(mask)] = True # 角分线右侧为True cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True) # 返回matplotlib colormap对象 g = sns.heatmap(mcorr, mask=mask, cmap=cmap, square=True, annot=True, fmt='0.2f') # 热力图（看两两相似度） plt.show()根据这段代码写出正确的代码

这段代码是用于绘制热力图展示数据集中各个变量之间的相关性，可以按照以下步骤进行编写： 1. 导入必要的库 python import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot ...

corr = df.corr() plt.figure(figsize = (30,15)) sns.heatmap(corr, annot = True, cmap = plt.cm.Reds) plt.show()

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=...

corr = data.corr() plt.figure(figsize=(15,12)) sns.heatmap(corr, square = True, cmap = "rainbow") plt.show()

其中 data.corr() 计算出了数据的相关系数矩阵，而 sns.heatmap 函数则将相关系数矩阵作为输入，生成热力图。参数 square=True 表示绘制的图形是正方形的， cmap="rainbow" 表示使用彩虹颜色来表示相关系数...

详细解释一下这段代码corr = data.corr() plt.figure(figsize=(20,20)) sns.heatmap(corr, square = True, cmap = "rainbow") plt.show()

通过使用 data.corr() 函数，可以计算出数据中每个变量之间的相关性系数，生成一个相关性矩阵 corr。 2. 绘制相关性热力图。使用 sns.heatmap() 函数，可以将相关性矩阵可视化为一个热力图。其中，参数 ...

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)

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...

请帮我检查一下错误 import seaborn as sns sns.set(style='whitegrid') corr=data.corr()['medv'].sort_values() f,ax=plt.subplots(figsize=(25,20)) sns.heatmap(data[corr.index],corr(),annot=Ture,cmap='PuBu') plt.tight_layout

然后，创建了一个大小为 (25, 20) 的图形对象，并使用 sns.heatmap() 函数绘制了相关性热力图，其中相关性矩阵为 data[corr.index].corr()。最后，使用 plt.tight_layout() 函数调整图形布局。 请确保在...

train_csv ='/data/workspace/myshixun/step1/pm25_data.csv' train_data = pd.read_csv(train_csv) train_data.drop(['hour'],axis=1,inplace=True) f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) ####### Begin ####### # 计算相关系数矩阵 corr_matrix = np.corrcoef(train_data.T) # 绘制热力图 # 颜色取值的最大值0.8,使每个单元格为方形 ####### End ####### # 输出矩阵 print(corrmat) # 保存热力图 plt.savefig("/data/workspace/myshixun/step1/学员文件/corrmat.png") 布泉代码

以上代码中，我们使用了sns.heatmap()函数来绘制热力图，其中vmax参数表示颜色取值的最大值，square参数表示每个单元格是否为正方形，annot参数表示是否在每个单元格中显示数值，cmap参数表示使用的颜色映射。...

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel(r"D:桌面/shujukuE.xlsx", sheet_name="Sheet3") ds = pd.DataFrame(data) dataset = ds.copy() data.drop(["materials", "contain H", "contain C", "contain N", "contain P", "contain O", "contain S", "contain Te", "contain Se", "contain F", "contain Cl", "contain Br", "contain I", "jili", ], axis=1, inplace=True) 首先计算出相关系数 cor = data.corr(method='pearson') print(cor) # 输出相关系数 rc = {'font.sans-serif': 'SimHei', 'axes.unicode_minus': False} sns.set(font_scale=0.4, rc=rc) # 设置字体大小 设置热力图颜色配色 colors = "YlGnBu" # 颜色配置" color = colors.split('_') for i in color: i = i.strip() print(i) sns.heatmap(cor, annot=False, # 显示相关系数的数据 center=0.5, # 居中 fmt='.2f', # 只显示两位小数 linewidth=0, # 设置每个单元格的距离 #linecolor='blue', # 设置间距线的颜色# vmax=1.0, vmin=-0.5, # 设置数值最小值和最大值 xticklabels=True, yticklabels=True, # 显示x轴和y轴 square=True, # 每个方格都是正方形 cbar=True, # 绘制颜色条 cmap=f'{i}', # 设置热力图颜色 ) plt.xticks(fontsize=6) plt.yticks(fontsize=6) plt.savefig("D:/桌面/影响因素热力图颜色{i}.png", dpi=600) # 保存图片，分辨率为600 plt.ion() # 显示图片,这个可以方便后面自动关闭 plt.show() plt.pause(0.5)这段代码中我想把得到的相关性数据保存为Excel，应该再怎么优化代码

在这个示例中，cor.to_excel("D:/桌面/相关系数.xlsx", sheet_name="相关系数")将相关系数数据保存为名为"相关系数.xlsx"的Excel文件，其中数据将保存在名为"相关系数"的工作表中。你可以根据需要调整文件路径和...

data["Risk_Flag"].value_counts() fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) ) corr_matrix = data.corr() corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14}) plt.show()这段代码的意思

其中，corr_matrix 是相关性矩阵，cmap 参数指定颜色映射方案，annot=True 参数指定在热力图中显示相关系数的值，annot_kws 参数指定相关系数标签的字体大小等属性。 5. plt.show()：显示图表。 综上，...

# 创建图像 grid_kws = {"width_ratios": (.9, .9, .05), "wspace": 0.2} f, (ax1, ax2, cbar_ax) = plt.subplots(1, 3, gridspec_kw=grid_kws, figsize = (18, 9)) # 定义调色板 cmap = sns.diverging_palette(0, 230, 90, 60, as_cmap=True) # 画 NotFraud 表中的各个特征间相关性热力图 # 计算上三角mask矩阵 mask1 = np.zeros_like(corr_NotFraud) indices = np.triu_indices_from(corr_NotFraud) mask1[indices] = True # 过滤空值 mask1 = mask1[1:, :-1] corr_NotFraud = corr_NotFraud.iloc[1:, :-1].copy() ax1 =sns.???(corr_NotFraud, ax = ax1, vmin = -1, vmax = 1, cmap = cmap, square = False, \ annot=True, fmt=".2f", linewidths = 0.5, mask = mask1, cbar = False) ax1.set_xticklabels(ax1.get_xticklabels(), size = 16); ax1.set_yticklabels(ax1.get_yticklabels(), size = 16); ax1.set_title('fraud=1的热力图', size = 20)

其中，corr_NotFraud 是相关系数矩阵，ax=ax1 表示将热力图绘制在 ax1 坐标轴上，vmin 和 vmax 分别表示颜色映射的最小值和最大值，cmap 表示使用的颜色映射，square=False 表示关闭正方形显示模式，...

import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] X = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(x.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) data = np.random.rand(42, 42) data_flattened = data.flatten(data)

sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] X = ...

cols = train_corr.nlargest(k, 'target')['target'].index cm = np.corrcoef(train_data[cols].values.T) hm = sns.heatmap(train_data[cols].corr(),annot=True,square=True) threshold = 0.5 corrmat = train_data.corr() top_corr_features = corrmat.index[abs(corrmat["target"])>threshold] plt.figure(figsize=(10,10)) g = sns.heatmap(train_data[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn") corr_matrix = data_train1.corr().abs() drop_col=corr_matrix[corr_matrix["target"]<threshold].indextrain_x = train_data.drop(['target'], axis=1) train_x = train_data.drop(['target'], axis=1) data_all = pd.concat([train_x,test_data]) data_all.drop(drop_columns,axis=1,inplace=True) data_all.head() cols_numeric=list(data_all.columns) def scale_minmax(col): return (col-col.min())/(col.max()-col.min()) data_all[cols_numeric] = data_all[cols_numeric].apply(scale_minmax,axis=0) data_all[cols_numeric].describe() 解释每一句代码

8. g = sns.heatmap(train_data[top_corr_features].corr(),annot=True,cmap="RdYlGn")：这行代码使用seaborn库中的heatmap函数来绘制与目标变量相关性绝对值大于阈值的特征之间的相关系数矩阵的热力图，并将其...

import pandas as pd import numpy as np import scipy.stats as stats import seaborn as sns from sklearn.metrics import RocCurveDisplay from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix,accuracy_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import tree from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier data = pd.read_csv("C:\\Users\\sa'y\\Desktop\\framinghamData(1).csv") X = data[["sysBP", "diaBP", "age", "totChol", "BMI", "heartRate", "glucose"]] y = data[['TenYearCHD']] new_data = pd.concat([X, y], axis=1) print(new_data.head()) scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) print(X_scaled) corr = new_data.corr(method='pearson') sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm') plt.show() #对数据进行主成分分析，展示每个主成分的贡献率 pca = PCA(n_components=7) newX = pca.fit_transform(X) x_data = ['PC1','PC2','PC3','PC4','PC5','PC6','PC7'] y_data = np.around(pca.explained_variance_ratio_, 2) plt.bar(x=x_data, height=y_data,color='steelblue', alpha=0.8) plt.show() 在上述代码基础上，请给出下一步的代码，要求是： 计算所有主成分之间的皮尔逊相关系数，并用热图Heatmap的形式展示出来

其中，Logistic回归、决策树和PCA等算法被用来对特征进行筛选和预测建模，而皮尔逊相关系数和热力图则用来表现各个特征之间的相关性。最终分析结果可供医生或者保险公司等相关机构做出风险评估和风险管理决策。

这段代码运用了什么模型print("Skewness: %f" % train['SalePrice'].skew()) print("Kurtosis: %f" % train['SalePrice'].kurt()) #correlation matrix corrmat = train.corr() f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9)) sns.heatmap(corrmat, cmap='coolwarm', square=True) plt.show() k=10 re_cols = corrmat.nlargest(k, 'SalePrice')['SalePrice'].index train[re_cols] np.corrcoef(train[re_cols].values.T)

然后，使用了sns.heatmap()函数绘制了相关系数矩阵的热力图。 最后，使用了corrmat.nlargest(k, 'SalePrice')['SalePrice'].index函数选择了与SalePrice相关性最大的前k个特征，并使用了np.corrcoef()函数计算了...

# 导入包 import pandas as pd import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False mpl.use('TkAgg') # 导入数据 df = pd.read_csv(r'C:\Users\F\Desktop\3变量\data/CS2_35.csv') df_coor = df.corr() print(df_coor) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6),facecolor='w') # 指定颜色带的色系 sns.heatmap(df.corr(),annot=True, vmax=1, square=True, cmap="Blues", fmt='.3g') plt.title('CS2_38') plt.show() fig.savefig('./df_corr.png',bbox_inches='tight',transparent=True)，帮我解释下这个代码用的方法和原理

总的来说，这段代码使用了 pandas、matplotlib、numpy、seaborn 等常用的数据分析和可视化工具，通过计算相关系数矩阵和生成热力图的方式，展示了数据变量之间的相关程度和相关性强弱，从而有助于数据分析和决策。

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