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
试试这个函数,它也会显示相关矩阵的变量名:
def plot_corr(df,size=10):
"""Function plots a graphical correlation matrix for each pair of columns in the dataframe.
Input:
df: pandas DataFrame
size: vertical and horizontal size of the plot
"""
corr = df.corr()
fig, ax = plt.subplots(figsize=(size, size))
ax.matshow(corr)
plt.xticks(range(len(corr.columns)), corr.columns)
plt.yticks(range(len(corr.columns)), corr.columns)
其他回答
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)
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);
当处理大量特征之间的相关性时,我发现将相关特征聚类在一起很有用。这可以用seaborn clustermap图来完成。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
g = sns.clustermap(df.corr(),
method = 'complete',
cmap = 'RdBu',
annot = True,
annot_kws = {'size': 8})
plt.setp(g.ax_heatmap.get_xticklabels(), rotation=60);
clustermap函数使用层次聚类将相关特征排列在一起并生成树状树状图。
在这个图中有两个值得注意的集群:
Y_des和dew.point_des Irradiance, y_seasonal和dew.point_seasonal
FWIW的气象数据,以产生这一数字可以访问与这木星笔记本。
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})
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())
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