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

如果你的dataframe是df,你可以简单地使用:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(15, 10))
sns.heatmap(df.corr(), annot=True)

其他回答

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()

为了完整起见,截至2019年底,我所知道的seaborn最简单的解决方案,如果使用Jupyter:

import seaborn as sns
sns.heatmap(dataframe.corr())

除了其他方法,还有对图也很好,它将给出所有情况下的散点图

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
rs = np.random.RandomState(0)
df = pd.DataFrame(rs.rand(10, 10))
sns.pairplot(df)

我认为有很多好的答案,但我把这个答案添加给那些需要处理特定列和显示不同情节的人。

import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

rs = np.random.RandomState(0)
df = pd.DataFrame(rs.rand(18, 18))
df= df.iloc[: , [3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,17]].copy()
corr = df.corr()
plt.figure(figsize=(11,8))
sns.heatmap(corr, cmap="Greens",annot=True)
plt.show()

如果你的dataframe是df,你可以简单地使用:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(15, 10))
sns.heatmap(df.corr(), annot=True)