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
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)
其他回答
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
可以使用matplotlib中的imshow()方法
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
plt.imshow(X.corr(), cmap=plt.cm.Reds, interpolation='nearest')
plt.colorbar()
tick_marks = [i for i in range(len(X.columns))]
plt.xticks(tick_marks, X.columns, rotation='vertical')
plt.yticks(tick_marks, X.columns)
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)
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)]
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