plt.figure(figsize=(17,10)) sns.heatmap(data1.corr(),annot=True, fmt='.2g',linewidths=5, cmap='Blues') plt.show()
时间: 2023-07-08 13:22:12 浏览: 72
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()
```
# 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 as plt
```
2. 读取数据集
```python
data_train1 = pd.read_csv('data_train1.csv')
```
3. 计算相关系数矩阵
```python
colnm = data_train1.columns.tolist()
mcorr = data_train1[colnm].corr(method="spearman")
```
4. 构造相似度矩阵和掩码矩阵
```python
mask = np.zeros_like(mcorr, dtype=np.bool)
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True
```
5. 绘制热力图
```python
plt.figure(figsize=(20, 16))
cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True)
g = sns.heatmap(mcorr, mask=mask, cmap=cmap, square=True, annot=True, fmt='0.2f')
plt.show()
```
其中,`np.triu_indices_from(mask)` 是用于构造掩码矩阵的函数,将对角线及其左下方的元素设为 False,右上方的元素设为 True。`sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True)` 是用于生成颜色渐变的函数。其他参数解释如下:
- `square=True`:将每个单元格绘制为正方形。
- `annot=True`:在每个单元格中显示相关系数。
- `fmt='0.2f'`:以浮点数格式显示相关系数,保留两位小数。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)