打卡第九天

热力图和子图的绘制

作业：尝试对着心脏病数据集绘制热力图和单特征分布的大图（包含几个子图）

知识点： 1.介绍了热力图的绘制方法 2.介绍了enumerate（）函数 3.介绍了子图的绘制方法

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mport pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv(r'C:\Users\许兰\Desktop\打卡文件\python60-days-challenge-master\heart.csv')
continuous_features = ['age', 'sex', 'cp', 'trestbps', 'chol','fbs', 'restecg', 'thal', 'exang','oldpeak', 'slope', 'ca', 'thal', 'target']
correlation_matrix = data[continuous_features].corr()
plt.rcParams['figure.dpi'] =300
plt.figure(figsize = (12,8))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', annot_kws={'size': 3}, vmin=-1, vmax=1)
plt.title('Correlation Heatmap of Continuous Features')
plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=5)
plt.yticks(fontsize=5)
plt.show()

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过程：定义库，读取数据并且提取出连续变量名称，然后计算相关系数矩阵，设置图片清晰度，画布大小，输入数据，定标题。（做完后发现图片乱七八糟，然后还自学美化了一下图片，哈哈）

但是学艺不精，右边那条带子我怎么都缩小不了。

然后是子图的绘制

 

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv(r'C:\Users\许兰\Desktop\打卡文件\python60-days-challenge-master\heart.csv')
features =['age', 'trestbps', 'exang', 'thal']
for i, feature in enumerate(features):
    print(i, feature)
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300
fig,axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12,10))
for i in range(len(features)):
    row = i // 2
    col = i % 2
    feature = features[i]
    axes[row,col].boxplot(data[feature].dropna())
    axes[row,col].set_title(f'Boxplot of {feature}')
    axes[row,col].set_ylabel(feature)
grid_spec_kw = {'wspace':0.9, 'hspace':0.9, 'top':0.88, 'bottom':0.5, 'left':0.5, 'right':0.88}
plt.tight_layout(pad=5.0)
plt.savefig('output.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

过程；读取数据，将特征赋予给数组axes，for循环实现子图，但是不知道为什么我的子图特别丑，挤到了一块，我问ai尝试了多种方法都没有将其分开，我真的要崩溃了!!! 

 

真的崩溃了，尤其是我还追求完美主义，但是截止时间马上到了，无奈，明天再试试吧，我也是头昏眼花，这破电脑现在热的也可以煮熟鸡蛋。。。。@浙大疏锦行