Python で Seaborn 相関ヒートマップを作成するにはどうすればよいですか?

データセットでは、2 組の変数間の相関の強さと方向が、相関行列を表示する相関ヒート マップによってグラフィック表示されます。これは、大規模なデータセット内のパターンと接続を見つけるための効果的な手法です。

Python データ視覚化ツール Seaborn は、統計視覚化グラフィックを生成するためのシンプルなツールを提供します。ユーザーは、相関ヒートマップを作成する機能により、データセットの相関行列をすばやく表示できます。

データセットをインポートし、変数の相関行列を計算し、Seaborn ヒートマップ関数を使用してヒートマップを生成し、相関ヒートマップを構築する必要があります。ヒート マップには、変数間の相関の度合いを色で表すマトリックスが表示されます。さらに、相関係数をヒートマップ上に表示することもできます。

Seaborn 相関ヒートマップは、データ セット内のパターンと関係を調べるための効果的な視覚化手法であり、さらなる調査のために重要な変数を正確に特定するために使用できます。

Heatmap() 関数を使用する

ヒートマップ関数は、データセット内の 2 つの変数ペア間の相関の強さを示す色分けされたマトリックスを生成します。ヒートマップ関数では、変数の相関行列を提供する必要があります。これは、Pandas データ フレームの corr メソッドを使用して計算できます。ヒートマップ機能には、ユーザーが配色、注釈、グラフのサイズ、位置などのヒートマップの視覚効果を変更できる多数のオプション オプションが用意されています。

上記の関数のパラメーター データは、入力データ セットを表す相関行列です。ヒートマップの色付けに使用されるカラー マップは cmap と呼ばれます。

例 1

例 1

この例では、Python を使用して海生まれ相関ヒートマップを作成します。まず、seaborn ライブラリと matplotlib ライブラリをインポートし、Seaborn のデータセット読み込み関数を使用して iris データセットを読み込みます。このデータ セットには、SepalLength、SepalWidth、PetalLength、および PetalWidth 変数が含まれています。アヤメのデータセットには、アヤメの花のがく片の長さ、がく片の幅、花弁の長さ、花びらの幅の測定値が含まれています。メッセージの例は次のとおりです -

＃＃＃シリアルナンバー＃＃＃ ＃＃＃カラット＃＃＃

の中国語訳:

＃＃＃色＃＃＃

# Required libraries 
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Load the diamond dataset into a Pandas dataframe
diamonds_data = sns.load_dataset('diamonds')

# Compute the correlation matrix of the variables
diamonds_corr_matrix = diamonds_data.corr()
print(diamonds_corr_matrix)

# Create the heatmap using the `heatmap` function of Seaborn
sns.heatmap(diamonds_corr_matrix, cmap='coolwarm', annot=True)

# Display the heatmap using the `show` method of the `pyplot` module from matplotlib.
plt.show()

          carat     depth     table     price         x         y         z
carat  1.000000  0.028224  0.181618  0.921591  0.975094  0.951722  0.953387
depth  0.028224  1.000000 -0.295779 -0.010647 -0.025289 -0.029341  0.094924
table  0.181618 -0.295779  1.000000  0.127134  0.195344  0.183760  0.150929
price  0.921591 -0.010647  0.127134  1.000000  0.884435  0.865421  0.861249
x      0.975094 -0.025289  0.195344  0.884435  1.000000  0.974701  0.970772
y      0.951722 -0.029341  0.183760  0.865421  0.974701  1.000000  0.952006
z      0.953387  0.094924  0.150929  0.861249  0.970772  0.952006  1.000000

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