您的位置 > 首页 > CDA专访 > 简单5步了解相关矩阵的注释热图

简单5步了解相关矩阵的注释热图

来源:CDA原创 | 2019-10-08 | 发布:BOB体育娱乐平台之家





作者 | Julia Kho

编译 | CDA数据分析师

Annotated Heatmaps of a Correlation Matrix in 5 Simple Steps


热图是数据的图形表示,也就是说,它使用颜色来向读者传达价值。当您拥有大量数据时,这是一个很好的工具,可以帮助观众了解最重要的区域。



在本文中,我将指导您通过5个简单步骤创建自己的相关矩阵注释热图。

导入数据创建关联矩阵设置mask隐藏上三角在Seaborn中创建热图导出热图

1)导入数据

df = pd.read_csv("Highway1.csv",index_col = 0)



该公路事故数据集包含汽车事故率,每百万车辆英里的事故以及若干设计变量。

2)创建相关矩阵

corr_matrix = df.corr()



我们使用的是.corr 创建相关矩阵 。请注意,此矩阵中不存在htype列,因为它不是数字。我们需要使用htype来计算相关性。

df_dummy = pd.get_dummies(df.htype)

df = pd.concat([df,df_dummy],axis = 1)



另外,请注意,相关矩阵的上三角部分与下三角对称。因此,我们的热图不需要显示整个矩阵。我们将在下一步隐藏上三角形。

3)设置mask隐藏上三角

mask = np.zeros_like(corr_matrix,dtype = np.bool)

mask[np.triu_indices_from(mask)] =True

让我们打破上面的代码吧。 np.zeros_like() 返回一个零数组,其形状和类型与给定的数组相同。通过传递相关矩阵,我们得到如下的零数组。



该 dtype=np.bool 参数会覆盖数据类型,因此我们的数组是一个布尔数组。



np.triu_indices_from(mask) 返回数组上三角形的索引。



现在,我们将上三角形设置为True。 mask[np.triu_indices_from(mask)]= True



现在,我们有一个掩码可以用来生成热图。

4)在Seaborn中创建热图

f,ax = plt.subplots(figsize =(11,15))

heatmap=sns.heatmap(corr_matrix,

mask = mask,

square = True,

linewidths = .5,

cmap ='coolwarm',

cbar_kws = {'shrink':.4,

'ticks':[-1,-.5,0,0.5,1]},

vmin = -1,

vmax = 1,

annot = True,

annot_kws = {"size":12})

#增加列名做为标签

ax.set_yticklabels(corr_matrix.columns,rotation = 0)

ax.set_xticklabels(corr_matrix.columns)

sns.set_style({'xtick.bottom':True},{'ytick.left':True})



为了创建我们的热图,我们传递步骤3中的相关矩阵和我们在步骤4中创建的蒙版以及自定义参数,以使我们的热图看起来更好。如果您有兴趣了解每条线的作用,请参考以下参数说明。

#使每个单元格成方形

square = True,

#设置将每个单元格划分为.5的行的宽度

linewidths = .5,

#Map数据值到coolwarm颜色空间

cmap ='coolwarm',

#Shrink在[-1,-.5,0,0.5,1]处的图例大小和标签刻度线

cbar_kws = {'shrink':.4,'ticks':[-1,-.5,0,0.5,1]},

#设置颜色条的最小值

vmin = -1,

#设置颜色条的最大值

vmax = 1,

#转到相关值的注释

annot = True,

#将注释设置为12

annot_kws = {"size":12}

#将列名添加到x标签

ax.set_xticklabels(corr_matrix.columns)

#将列名添加到y标签并将文本旋转到0度

ax.set_yticklabels(corr_matrix.columns,rotation = 0)

#在热图的底部和左侧显示标记

sns.set_style({'xtick.bottom':True},{'ytick.left':True})



5)导出热图现在你有热图,让我们把它导出。

heatmap.get_figure().savefig('heatmap.png', bbox_inches='tight')

如果您发现有一个非常大的热图不能正确导出,请使用bbox_inches = 'tight' 以防止图像被切断。

完 谢谢观看

本文已经过优化显示,查看原文请点击以下链接:
查看原文:https://www.cda.cn/view/27177.html
京ICP备11001960号  京ICP证090565号 京公网安备1101084107号 论坛法律顾问:王进律师知识产权保护声明免责及隐私声明   主办单位:人大经济论坛 版权所有
联系QQ:2881989700  邮箱:service@pinggu.org
合作咨询电话:(010)62719935 广告合作电话:13661292478(刘老师)

投诉电话:(010)68466864 不良信息处理电话:(010)68466864