sns.heatmap(corr_df, mask=mask, vmax=0.8, square=True, annot=True)

时间: 2023-06-25 14:02:02 浏览: 121
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leaflet 离线热力图js包

这段代码是用于生成一个热力图，其中： - `corr_df`是一个DataFrame类型的数据，表示要绘制热力图的数据； - `mask`是一个与`corr_df`大小相同的布尔类型的DataFrame，表示要隐藏的部分，即不想让用户看到的部分； - `vmax`表示颜色映射的最大值，即最浅的颜色对应的取值； - `square`表示是否将热力图的方格设为正方形； - `annot`表示是否在每个方格中显示数值。
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sns.heatmap(df_corr, cmap = cmp, mask = mask, annot = True, vmax = .6, square = True, center = 0, linewidths = .2)

其中，df_corr 是一个 pandas DataFrame 对象，表示要绘制热力图的数据；cmap 是 colormap，表示热力图的颜色映射；mask 是一个布尔型的 DataFrame，表示哪些数据要被遮盖；annot 表示是否在热力图上显示数值标签；...

sns.heatmap(dt_corr, annot=True, vmax=1, square=True, cmap='Blues')

其中，dt_corr是一个DataFrame类型的数据集，annot=True表示在每个矩阵元素上显示对应的数值，vmax=1表示矩阵中最大值为1，square=True表示将矩阵设置为正方形，cmap='Blues'表示使用蓝色调色板来绘制矩阵。

import seaborn as sns sns.set() %matplotlib inline %config InlineBack.figure_format="retina" correlation = data[["Income Classification","Survey Sample (N)","Overweight","Stunting","Underweight",]].corr() mask = np.array(correlation) mask[np.tril_indices_from(mask)] = False fig,ax = plt.subplots() fig.set_size_inches(20,10) sns.heatmap(correlation,mask=mask,vmax=.8,square=True,annot=True) plt.show()

- vmax=.8：设置热力图的颜色映射的最大值为0.8。 - square=True：设置热力图的每个单元格为正方形。 - annot=True：在热力图中显示每个单元格的数值。 最后，使用plt.show()显示图形。 请确保在运行这段...

# 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)

ax1 = sns.heatmap(corr_NotFraud, ax=ax1, vmin=-1, vmax=1, cmap=cmap, square=False, annot=True, fmt=".2f", linewidths=0.5, mask=mask1, cbar=False) 其中，corr_NotFraud 是相关系数矩阵，ax=ax1 ...

# 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

3. 计算相关系数矩阵：使用 df.corr() 计算了 DataFrame 对象中各列之间的相关系数，生成了一个相关系数矩阵 df_coor。 4. 生成热力图：使用 seaborn 库的 heatmap() 函数生成了一个热力图，该函数的参数包括要绘制...

ax = plt.subplots(figsize=(20, 16))#调整画布大小 ax = sns.heatmap(corr, vmax=.8, square=True, annot=True) #画热力图 annot=True 表示显示系数 # 设置刻度字体大小 plt.xticks(fontsize=20) # plt.yticks(fontsize=20) plt.yticks(fontsize=20) # plt.xticks(x_values, feature_list,rotation='vertical')修改热力图坐标文字的方向

ax = sns.heatmap(corr, vmax=.8, square=True, annot=True) plt.xticks(fontsize=20, rotation='vertical') plt.yticks(fontsize=20, rotation='horizontal') 其中 rotation='vertical' 表示将 x 轴的标签...

解释下这段代码_ , ax = plt.subplots(figsize =(20, 16)) colormap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap = True) sns.heatmap( df.corr('spearman'), cmap = colormap, square=True, cbar_kws={'shrink':.9 }, ax=ax, annot=True, linewidths=0.1,vmax=1.0, linecolor='white', annot_kws={'fontsize':10 } ) plt.title('Pearson Correlation of Features', y=1.05, size=15)

接着，利用 seaborn 库的 heatmap 函数来画出相关性热力图，其中 df.corr('spearman') 表示计算数据集中每个特征之间的 Spearman 相关系数，square=True 表示将每个方格设置成正方形，cbar_kws={'shrink':.9 } 表示...

sns.heatmap(df.corr(method='spearman'), vmin=0, vmax=1, cmap="Reds", linewidths=0.5, annot=True)

与之前的代码不同的是，在df.corr()函数中添加了method='spearman'参数，以指定使用Spearman相关系数进行计算。 Spearman相关系数是一种非参数统计量，用于衡量两个变量之间的单调关系。它不仅能捕捉到线性关系，还...

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.figure(figsize=(12, 7)) sns.heatmap(df.drop(['Month','FY'],axis=1).corr(), annot = True, vmin = -1, vmax = 1) plt.show()

其中，annot=True表示在每个格子里显示相关系数的值，vmin和vmax分别表示颜色条的最小值和最大值。 4. 最后使用Matplotlib的show函数，显示画布。 需要注意的是，这段代码中的df是一个数据框，其中包含了Month和FY...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取训练集和测试集数据 train_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\train.csv') test_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\test.csv') # 统计训练集和测试集缺失值数目 print(train_data.isnull().sum()) print(test_data.isnull().sum()) # 处理 Age, Fare 和 Embarked 缺失值 most_lists = ['Age', 'Fare', 'Embarked'] for col in most_lists: train_data[col] = train_data[col].fillna(train_data[col].mode()[0]) test_data[col] = test_data[col].fillna(test_data[col].mode()[0]) # 拆分 X, Y 数据并将分类变量 one-hot 编码 y_train_data = train_data['Survived'] features = ['Pclass', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Sex', 'Embarked'] X_train_data = pd.get_dummies(train_data[features]) X_test_data = pd.get_dummies(test_data[features]) # 合并训练集 Y 和 X 数据，并创建乘客信息分类变量 train_data_selected = pd.concat([y_train_data, X_train_data], axis=1) print(train_data_selected) cate_features = ['Pclass', 'SibSp', 'Parch', 'Sex', 'Embarked', 'Age_category', 'Fare_category'] train_data['Age_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=range(0, 100, 10)).astype(str) train_data['Fare_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=list(range(-20, 110, 20)) + [800]).astype(str) print(train_data) # 统计各分类变量的分布并作出可视化呈现 plt.figure(figsize=(18, 16)) plt.subplots_adjust(hspace=0.3, wspace=0.3) for i, cate_feature in enumerate(cate_features): plt.subplot(7, 2, 2 * i + 1) sns.histplot(x=cate_feature, data=train_data, stat="density") plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Density') plt.subplot(7, 2, 2 * i + 2) sns.lineplot(x=cate_feature, y='Survived', data=train_data) plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Survived') plt.show() # 绘制点状的相关系数热图 plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(train_data_selected.corr(), vmin=-1, vmax=1, annot=True) plt.show() sourceRow = 891 output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions}) output.head() # 保存结果 output.to_csv('gender_submission.csv', index=False) print(output) train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X_train_data, y_train_data, train_size=0.8, random_state=42) print("随机森林分类结果") y_pred_train1 = train_data.predict(train_X) y_pred_test1 = train_data.predict(test_X) accuracy_train1 = accuracy_score(train_y, y_pred_train1) accuracy_test1 = accuracy_score(test_y, y_pred_test1) print("训练集——随机森林分类器准确率为：", accuracy_train1) print("测试集——随机森林分类器准确率为：", accuracy_train1)

在你的代码中，你正在尝试从 train_data 对象上调用一个名为 "predict" 的方法，而 train_data 实际上是一个 DataFrame 对象，该对象并没有 "predict" 方法。你应该使用你之前定义的随机森林分类器对象 ...

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

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()) # 对数据按Label分组，统计铁水温度列中每组的数量，...

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

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(f"D:/桌面/影响因素热力图颜色{i}.png", dpi=600...

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

sns.heatmap(corr_matrix, vmax=0.8, square=True, annot=True, cmap='coolwarm') plt.title('Correlation Matrix') plt.xlabel('Features') plt.ylabel('Features') # 输出矩阵 print(corr_matrix) # 保存热力图...

为相关性矩阵绘制，颜色取值的最大值0.8,使每个单元格为方形的热力图

sns.heatmap(corr_matrix, vmax=0.8, square=True, annot=True, cmap='coolwarm') plt.title('Correlation Matrix') plt.xlabel('Features') plt.ylabel('Features') plt.show() 在以上代码中，我们使用了sns...

使用Python，完成以下任务： 1、定义x变量为随机生从20到100之间的100个数据，y变量为5x2-1。 2、使用Matplotlib库绘制x和y的散点图，颜色为黄色，标题为"y=5x^2-1"。 3、使用Pandas库绘制x和y的散点图，颜色为黄色，标题为"y=5x^2-1"。 4、使用Seaborn库绘制x和y的散点图，颜色为黄色，标题为"y=5x^2-1"。 5、随机生成五组1-100之间的20个数据，计算他们的相关系数矩阵(pandas的dataframe有corr()方法可以计算相关系数矩阵)，并绘制热力图，显示数字和保留2位小数，数字大小为8及字体颜色为白色。

sns.heatmap(corr_matrix, cmap='coolwarm', annot=True, fmt='.2f', vmin=-8, vmax=8, center=0, cbar=False, annot_kws={"size": 8, "color": "white"}) plt.show() 运行后会分别绘制Matplotlib、Pandas和...
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