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這篇文章給大家介紹python入門需要掌握繪制熱圖展示的相關(guān)系數(shù),內(nèi)容非常詳細(xì),感興趣的小伙伴們可以參考借鑒,希望對(duì)大家能有所幫助。
需要示例數(shù)據(jù)的可以直接留言
數(shù)據(jù)集包括3個(gè)品種的小麥種子7個(gè)指標(biāo),這7個(gè)指標(biāo)分別是
第一次使用python直接在電腦上安裝anaconda3就好了,我之前錄制過(guò)一個(gè)視頻進(jìn)行介紹,可以參考
win+快捷鍵 輸入cmd按回車 打開命令行窗口,然后再命令行輸入 jupyter lab
按回車鍵 jupyter lab在默認(rèn)瀏覽器啟動(dòng)
點(diǎn)擊Notebook下的python3新建一個(gè)窗口
接下來(lái)就是輸入命令了
import pandas as pd
df = pd.read_csv("D://Rstudio_default_working/kaggle/Seed_Data.csv")
df.head()
df1 = df.drop('target',axis=1)
這里參考了 https://heartbeat.fritz.ai/seaborn-heatmaps-13-ways-to-customize-correlation-matrix-visualizations-f1c49c816f07
import seaborn as sns
sns.heatmap(df.corr())
顯示相關(guān)系數(shù)
sns.heatmap(df.corr(),annot=True)
這里相關(guān)性分析默認(rèn)的好像是皮爾遜相關(guān)性分析
更改其他的方法
關(guān)于python入門需要掌握繪制熱圖展示的相關(guān)系數(shù)就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助,可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到。
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