python画相关性可视化图_Python可视化16matplotlibseborn-相关性热图（correlation heatmap）...
本文将了解到什么？
0、成品图展示
1、数据准备
2、seaborn.heatmap绘制correlation heatmap
默认参数绘制correlation heatmap
vmax设置颜色深浅
cmp参数变换colormap
annot、fmt、annot_kws设置格子中文本
mask设置部分数据显示
3、seaborn.clustermap绘制correlation clustermap
0、成品图展示
普通相关性heatmap
image
聚类相关性heatmap
image
1、数据准备
关键一步，使用pandas的corr函数生成相关矩阵。
from string import ascii_letters
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import palettable
# 生成随机数
rs = np.random.RandomState(33)#类似np.random.seed，即每次括号中的种子33不变，每次可获得相同的随机数
d = pd.DataFrame(data=rs.normal(size=(100, 26)),#normal生成高斯分布的概率密度随机数，需要在变量rs下使用
columns=list(ascii_letters[26:]))
# corr函数计算相关性矩阵(correlation matrix)
dcorr = d.corr(method='pearson')#默认为'pearson'检验，可选'kendall','spearman'
简单看下原始数据集，如下：可以简单理解为一个具有26个变量（A-Z）,每个变量具有100个平行的矩阵。
image
经过corr函数变换后 ，变成26x26的方形矩阵。
image
2、seaborn.heatmap绘制correlation heatmap
默认参数绘制correlation heatmap
plt.figure(figsize=(11, 9),dpi=100)
sns.heatmap(data=dcorr,
)
image
vmax设置颜色深浅
plt.figure(figsize=(11, 9),dpi=100)
sns.heatmap(data=dcorr,
vmax=0.3, #上图颜色太深，不美观，让整体颜色变浅点
)
image
cmp参数变换colormap
关于colormap可参考：
plt.figure(figsize=(11, 9),dpi=100)
sns.heatmap(data=dcorr,
vmax=0.3,
cmap=palettable.cmocean.diverging.Curl_10.mpl_colors, #换个colormap
)
image
annot、fmt、annot_kws设置格子中文本
plt.figure(figsize=(11, 9),dpi=100)
sns.heatmap(data=dcorr,
vmax=0.3,
cmap=palettable.cmocean.diverging.Curl_10.mpl_colors,
annot=True,#图中数字文本显示
fmt=".2f",#格式化输出图中数字，即保留小数位数等
annot_kws={'size':8,'weight':'normal', 'color':'#253D24'},#数字属性设置，例如字号、磅值、颜色
)
image
mask设置部分数据显示
plt.figure(figsize=(11, 9),dpi=100)
sns.heatmap(data=dcorr,
vmax=0.3,
cmap=palettable.cmocean.diverging.Curl_10.mpl_colors,
annot=True,
fmt=".2f",
annot_kws={'size':8,'weight':'normal', 'color':'#253D24'},
mask=np.triu(np.ones_like(dcorr,dtype=np.bool))#显示对脚线下面部分图
)
image
square、linewidths、 cbar_kws设置方格外框、图例设置
plt.figure(figsize=(11, 9),dpi=100)
sns.heatmap(data=dcorr,
vmax=0.3,
cmap=palettable.cmocean.diverging.Curl_10.mpl_colors,
annot=True,
fmt=".2f",
annot_kws={'size':8,'weight':'normal', 'color':'#253D24'},
mask=np.triu(np.ones_like(dcorr,dtype=np.bool)),#显示对脚线下面部分图
square=True, linewidths=.5,#每个方格外框显示，外框宽度设置
cbar_kws={"shrink": .5}
)
image
3、seaborn.clustermap绘制correlation clustermap
plt.figure(figsize=(11, 9),dpi=100)
sns.clustermap(data=dcorr,
vmax=0.3,
cmap=palettable.cmocean.diverging.Curl_10.mpl_colors,
linewidths=.75,
)
image注意左上方分类条
row_c = dict(zip(list(ascii_letters[26:]), plt.get_cmap('RdPu')(np.linspace(0, 1, 26))))
index_c = dict(zip(list(ascii_letters[26:]), plt.get_cmap('RdPu')(np.linspace(0, 1, 26))))
sns.set(style="ticks")
plt.figure(figsize=(13, 13))
sns.clustermap(data=dcorr,
vmax=0.3,
cmap=palettable.cmocean.diverging.Curl_10.mpl_colors,
linewidths=.75,
row_colors=pd.Series(dcorr.columns.get_level_values(None), index=dcorr.columns).map(row_c), #行方向聚类用颜色区分不同类
col_colors=pd.Series(dcorr.columns.get_level_values(None), index=dcorr.columns).map(index_c),
dendrogram_ratio=0.15,# 图放大缩小
)
image
相关性热图（correlation heatmap& correlation clustermap）是heatmap和clustermap的变种，更多参数设置请戳：
python画相关性可视化图_Python可视化16matplotlibseborn-相关性热图（correlation heatmap）...相关推荐
- python绘制热图_python使用matplotlib绘制热图
python常用的绘图库就是matplotlib,今天在给公司绘图时,偶然间发现matplotlib可以绘制热图,并且十分简洁,拿出来跟大家分享一下.(由于涉及到公司数据问题,这里采用随机数生成数据进 ...
- python画饼图加牵引线_python可视化---饼图添加图例
原博文 2019-03-03 12:01 − import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams["f ...
- python画有权重网络图_Python可视化之NetworkX绘制网络图\节点关系
除了Gephi,python的NetworkX也是绘制网络图的利器,后者功能更强大,能兼容Gephi的一些绘制结果,但相应学习成本也更高点.另外似乎还有一个igraph-python库,后期可以学习一 ...
- python热图_Python可视化matplotlibseborn14-热图heatmap
热力图(heatmap)可通过颜色深浅变化,优雅的展示数据的差异. 详细介绍python seaborn绘制热图 本文速览Matplotlib热图heatmapseaborn热图1seaborn热图2 ...
- python画相关性可视化图_Python可视化matplotlibseborn16-相关性热图
本文速览普通相关性heatmap聚类相关性heatmap 本文将了解到什么? 1.数据准备 2.seaborn.heatmap绘制correlation heatmap 默认参数绘制correlati ...
- python 可视化饼图_Python可视化学习（饼状图,坐标系...）
写在前面的话 01 今天资源君带大家学习一下Python的可视化,何谓可视化呢?我们常常听说Python的数据分析,数据分析中很重要的一个就是将数据展示出来,如何展示出来呢?这就得靠我们的Python ...
- 用python画动态三维轨迹_python 画3维轨迹图并进行比较的实例
一. 数据的格式 首先我们需要x,y,z三个数据进行画图.从本实验用到的数据集KITTI 00.txt中举例: 1.000000e+00 9.043680e-12 2.326809e-11 5.551 ...
- 用python画渐变的圆_python画环形图的方法
本文实例为大家分享了python画环形图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ...
- 用python画动态三维轨迹_Python学习（一） —— matplotlib绘制三维轨迹图
在研究SLAM时常常需要对其输出的位姿进行复现以检测算法效果,在ubuntu系统中使用Python可以很好的完成相关的工作. 一. Ubuntu下Python的使用 在Ubuntu下使用Python有 ...
最新文章
- 关于数据库中NULL的描述，下列哪些说法符合《阿里巴巴Java开发手册》
- 阿里云面向企业效率的云上产品全解析——云呼叫中心
- Linux Shell 命令--tr
- ASP.NET 4新增功能(三) 对Web标准的支持和辅助功能的增强
- 牛客题霸 单链表的选择排序 C++题解/答案
- 【语言处理与Python】10.1自然语言理解\10.2命题逻辑
- google地图 离线版 经纬度_一款钓鱼人专用的卫星地图，野钓找水库找钓点找进水口不是梦。...
- 如何在没有数组和string字符串的条件下输入时间（去时间的分号）
- linux下的打包和解压缩命令,浅析Linux打包压缩解压缩命令大全(收藏)
- 85相似标准形06——初等因子、初等因子与不变因子的求法
- scala连接mongodb_MongoDB 的用户配置与基于Scala的使用
- 从单向链表中删除指定值的节点
- 云计算基础(纯理论)
- Vue传递数组对象报property path is neither an array nor a List nor a Map
- #91;#12304;#26469;#20998;#26399;#23458;#26381;#30005;#35805;#12305;#93;
- Delphi使用CEF4Delphi制作Chromium谷歌内核浏览器
- 云服务器系统种类,云服务器系统种类
- 光纤网卡千兆和万兆、光口和电口之间的区别？与PC网卡、HBA卡的区别有哪些？
- java.util.Optional
- BackTrack5 学习笔记5 扫描 Nmap