plt.figure(figsize=(17,10)) sns.heatmap(data1.corr(),annot=True, fmt='.2g',linewidths=5, cmap='Blues') plt.show()

这段代码使用了Python中的matplotlib和seaborn库，用于绘制一个热力图，显示数据集data1中各个变量之间的相关性。

具体来说，plt.figure(figsize=(17,10))用于设置图像的大小，sns.heatmap(data1.corr())用于绘制热力图，其中data1.corr()是data1数据集中各个变量之间的相关系数矩阵。annot=True和fmt='.2g'用于在热力图上显示相关系数矩阵中每个元素的值，并且保留两位小数。linewidths=5用于设置每个方格之间的间隔线的宽度，cmap='Blues'用于设置热力图的颜色。

最后，plt.show()用于显示图像。

相关问题

优化这段代码 plt.figure(figsize=(12,10)) corr = df.corr() sns.heatmap(data=corr,annot=True, square=True,fmt='.2f') plt.show()

可以将代码进行优化，具体的优化方式如下：

1. 将 `plt.figure(figsize=(12,10))` 改为 `fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,10))`，这样可以使用更好的面向对象的方式创建 figure 对象。

2. 将 `sns.heatmap(data=corr,annot=True, square=True,fmt='.2f')` 改为 `sns.heatmap(corr, annot=True, square=True, fmt='.2f', ax=ax)`，这样可以将 seaborn 的 heatmap 函数直接传入 ax 对象进行绘制，避免了重复创建 figure 对象和子图对象。

3. 最后，使用 `plt.show()` 将图形输出显示到屏幕上。

优化后的代码如下：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,10))
corr = df.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True, square=True, fmt='.2f', ax=ax)
plt.show()

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。