我有一个具有大量特征的数据集,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dataframe.corr()函数从pandas库中获得。pandas库是否提供了任何内置函数来绘制这个矩阵?
当前回答
你可以使用来自seaborn的heatmap()来查看b/w不同特征的相关性:
import matplot.pyplot as plt
import seaborn as sns
co_matrics=dataframe.corr()
plot.figure(figsize=(15,20))
sns.heatmap(co_matrix, square=True, cbar_kws={"shrink": .5})
其他回答
Seaborn的热图版本:
import seaborn as sns
corr = dataframe.corr()
sns.heatmap(corr,
xticklabels=corr.columns.values,
yticklabels=corr.columns.values)
Statmodels图形也提供了一个很好的相关矩阵视图
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
corr = dataframe.corr()
sm.graphics.plot_corr(corr, xnames=list(corr.columns))
plt.show()
corrmatrix = df.corr()
corrmatrix *= np.tri(*corrmatrix.values.shape, k=-1).T
corrmatrix = corrmatrix.stack().sort_values(ascending = False).reset_index()
corrmatrix.columns = ['Признак 1', 'Признак 2', 'Корреляция']
corrmatrix[(corrmatrix['Корреляция'] >= 0.7) + (corrmatrix['Корреляция'] <= -0.7)]
drop_columns = corrmatrix[(corrmatrix['Корреляция'] >= 0.82) + (corrmatrix['Корреляция'] <= -0.7)]['Признак 2']
df.drop(drop_columns, axis=1, inplace=True)
corrmatrix[(corrmatrix['Корреляция'] >= 0.7) + (corrmatrix['Корреляция'] <= -0.7)]
请检查下面可读的代码
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(36, 26))
heatmap = sns.heatmap(df.corr(), vmin=-1, vmax=1, annot=True)
heatmap.set_title('Correlation Heatmap', fontdict={'fontsize':12}, pad=12)```
[1]: https://i.stack.imgur.com/I5SeR.png
你可以使用matplotlib中的pyplot.matshow():
import matplotlib.pyplot as plt
plt.matshow(dataframe.corr())
plt.show()
编辑:
在评论中有一个关于如何更改轴勾标签的请求。这是一个豪华版,它画在一个更大的图形尺寸上,有轴标签来匹配数据框架,还有一个颜色条图例来解释颜色尺度。
我包括如何调整标签的大小和旋转,我正在使用一个图形比例,使颜色条和主要图形出来的高度相同。
编辑2: 由于df.corr()方法忽略非数值列,在定义x和y标签时应该使用.select_dtypes(['number']),以避免不必要的标签移位(包括在下面的代码中)。
f = plt.figure(figsize=(19, 15))
plt.matshow(df.corr(), fignum=f.number)
plt.xticks(range(df.select_dtypes(['number']).shape[1]), df.select_dtypes(['number']).columns, fontsize=14, rotation=45)
plt.yticks(range(df.select_dtypes(['number']).shape[1]), df.select_dtypes(['number']).columns, fontsize=14)
cb = plt.colorbar()
cb.ax.tick_params(labelsize=14)
plt.title('Correlation Matrix', fontsize=16);
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