使用 pandas 绘制相关矩阵 [英] Plot correlation matrix using pandas

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本文介绍了使用 pandas 绘制相关矩阵的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我有一个包含大量特征的数据集,因此分析相关矩阵变得非常困难.我想绘制一个相关矩阵,我们使用熊猫库中的dataframe.corr()函数获得该矩阵. pandas库是否提供任何内置函数来绘制此矩阵?

I have a data set with huge number of features, so analysing the correlation matrix has become very difficult. I want to plot a correlation matrix which we get using dataframe.corr() function from pandas library. Is there any built-in function provided by the pandas library to plot this matrix?

推荐答案

您可以使用 pyplot.matshow() 来自matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.matshow(dataframe.corr())
plt.show()



在注释中,要求更改轴刻度标签.这是一个豪华的版本,它使用较大的图形尺寸绘制,具有与数据框匹配的轴标签,以及用于解释色阶的色条图例.

In the comments was a request for how to change the axis tick labels. Here's a deluxe version that is drawn on a bigger figure size, has axis labels to match the dataframe, and a colorbar legend to interpret the color scale.

我将介绍如何调整标签的大小和旋转角度,并使用数字比例使颜色条和主图形的高度相同.

I'm including how to adjust the size and rotation of the labels, and I'm using a figure ratio that makes the colorbar and the main figure come out the same height.

f = plt.figure(figsize=(19, 15))
plt.matshow(df.corr(), fignum=f.number)
plt.xticks(range(df.shape[1]), df.columns, fontsize=14, rotation=45)
plt.yticks(range(df.shape[1]), df.columns, fontsize=14)
cb = plt.colorbar()
cb.ax.tick_params(labelsize=14)
plt.title('Correlation Matrix', fontsize=16);

这篇关于使用 pandas 绘制相关矩阵的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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