python入门需要掌握绘制热图展示的相关系数
发表于:2024-09-22 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年09月22日,这篇文章给大家介绍python入门需要掌握绘制热图展示的相关系数,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。使用的数据集还是之前提到的3个品种小麦种子数据需要示例数据的可以直接
千家信息网最后更新 2024年09月22日python入门需要掌握绘制热图展示的相关系数使用的数据集还是之前提到的3个品种小麦种子数据
这篇文章给大家介绍python入门需要掌握绘制热图展示的相关系数,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。
需要示例数据的可以直接留言
数据集包括3个品种的小麦种子7个指标,这7个指标分别是
A 面积 B 周长 C紧凑度 LK 长度 WK 宽度 A_coef 偏度系数 LKG 腹沟长度
最后一个变量target是小麦所属种类,分别是0,1,2
第一步启动jupyter lab (我用的是win10系统的电脑)第一次使用python直接在电脑上安装anaconda3就好了,我之前录制过一个视频进行介绍,可以参考
win+快捷键 输入cmd按回车 打开命令行窗口,然后再命令行输入 jupyter lab
按回车键 jupyter lab在默认浏览器启动
点击Notebook下的python3新建一个窗口
接下来就是输入命令了
导入pandas模块读入数据import pandas as pd
df = pd.read_csv("D://Rstudio_default_working/kaggle/Seed_Data.csv")
df.head()
去掉最后一列target,因为计算相关系数用不到df1 = df.drop('target',axis=1)
接下来就是导入seaborn模块绘制相关系数的热图了这里参考了 https://heartbeat.fritz.ai/seaborn-heatmaps-13-ways-to-customize-correlation-matrix-visualizations-f1c49c816f07
import seaborn as sns
sns.heatmap(df.corr())
显示相关系数
sns.heatmap(df.corr(),annot=True)
这里相关性分析默认的好像是皮尔逊相关性分析
更改其他的方法
关于python入门需要掌握绘制热图展示的相关系数就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
系数
数据
热图
命令
小麦
参考
输入
接下来
内容
品种
就是
指标
更多
模块
电脑
相关性
种子
长度
分析
帮助
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