python 数据相关性可视化

最新推荐文章于 2025-06-15 22:18:31 发布

是女汉子不是女汉子

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分类专栏： Python 文章标签： Python 数据探索

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本文通过使用Python的seaborn库和matplotlib库，演示了如何从pandas DataFrame中创建并展示热力图的过程。热力图是一种用于可视化矩阵数据的强大工具，能够直观地展现数据之间的相关性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

话不多说直接上代码

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

data = test_feature.corr()  #test_feature => pandas.DataFrame#
sns.heatmap(data)
plt.show(

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Python进行相关性分析三种操作和可视化

Mr数据杨

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【pandas DataFrame】数据集表格中求特征相关性，并分别输出两特征的重要性

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背景训练集表格：training_data_label.csv（例如下表,省略数据） A B C D E 0 1 2 3 4 5 特征重要性表格：feature_importance.csv（例如下表，重要性为0的特征就不填入该表） feature importance 3 C 208 1 A 179 5 E 3 2 B 1 用训练数据去跑XGBoost模型，用XGBoo

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python特征相关性可视化分析 - sns.pairplot

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本文将了解到什么？0、成品图展示1、数据准备2、seaborn.heatmap绘制correlation heatmap默认参数绘制correlation heatmapvmax设置颜色深浅cmp参数变换colormapannot、fmt、annot_kws设置格子中文本mask设置部分数据显示3、seaborn.clustermap绘制correlation clustermap复制代码0、成品...

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购买课程后，添加小助手微信（微信号：csdnxy68）回复【唐宇迪】进入学习群，获取唐宇迪老师答疑Python数据分析与机器学习实战课程使用当下最主流的工具包结合真实数据集进行分析与建模任务，全程实战演练，旨在用最接地气的方式带领大家熟悉数据分析与建模常规套路与实战流程。针对具体任务，进行详细探索性分析与可视化展示，从中提取最有价值的数据特征并进行建模与评估分析，详细解读其中每一步流程，不放过一行代码。课程提供全部所需数据集，代码文件。

python运行相关性可视化

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<think>嗯，用户想了解如何在Python中运行相关性可视化。首先，我需要明确相关性可视化通常指的是展示变量之间的相关关系，比如皮尔逊相关系数。常用的方法包括热力图、散点图矩阵等。我应该先介绍必要的库，比如pandas用于数据处理，matplotlib和seaborn用于绘图。可能需要提到安装这些库的命令，但用户可能已经安装了，所以简单带过即可。接下来，步骤应该是加载数据，计算相关系数矩阵，然后绘制热力图。热力图的示例代码使用seaborn的heatmap函数，并且需要设置annot=True显示数值，cmap选择颜色映射。同时，调整字体大小和图像尺寸可能也是需要注意的地方。另外，散点图矩阵也是一个好方法，可以用seaborn的pairplot或者pandas的scatter_matrix函数。不过对于大量变量，散点图矩阵可能不太方便，这时候热力图的优势更明显。需要提醒用户注意数据的预处理，比如处理缺失值，确保所有数据都是数值型，因为类别数据无法计算相关系数。此外，解释相关系数的范围从-1到1，帮助用户理解颜色深浅的意义。可能还需要提到其他类型的相关性分析，比如斯皮尔曼相关系数，或者使用seaborn的clustermap进行层次聚类后的热力图，但作为基础介绍，先集中在最常用的方法上。最后，确保代码示例正确，使用正确的语法，比如正确的缩进，引号匹配，函数参数正确。比如在示例代码中，使用df.corr()计算相关系数，sns.heatmap()绘制图形，plt.show()显示图像。检查是否需要导入numpy，不过在示例中可能没有直接用到，但pandas内部可能会依赖，所以用户可能需要确保安装了numpy。不过通常在导入pandas时已经处理了。总结步骤：导入库、加载数据、计算相关系数、绘制热力图，可能加一个散点图矩阵的例子。同时给出注意事项，比如数据预处理，变量类型等。</think>在Python中进行相关性可视化通常涉及以下几个步骤，以下将分步说明并附示例代码： --- ### **1. 准备工具库** 需安装以下库： ```python pip install pandas matplotlib seaborn numpy ``` --- ### **2. 加载数据** 使用Pandas读取数据（示例使用内置数据集）： ```python import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载示例数据集（如泰坦尼克号数据） df = sns.load_dataset('titanic') # 仅保留数值型列 df = df.select_dtypes(include=['number']) ``` --- ### **3. 计算相关系数** 生成变量间的相关系数矩阵： ```python corr_matrix = df.corr() # 默认计算皮尔逊相关系数 ``` --- ### **4. 绘制热力图（最常用方法）** 使用Seaborn绘制相关系数热力图： ```python plt.figure(figsize=(10, 8)) # 设置图像大小 sns.heatmap( corr_matrix, annot=True, # 显示数值 cmap='coolwarm', # 颜色映射 fmt=".2f", # 数值格式保留两位小数 linewidths=0.5 # 单元格边框线宽 ) plt.title('变量间相关系数热力图') plt.xticks(rotation=45) # x轴标签旋转45度 plt.show() ``` --- ### **5. 散点图矩阵（可选）** 展示变量间的成对关系： ```python sns.pairplot(df) plt.show() ``` --- ### **6. 解读结果** - **热力图**：颜色越暖（红）表示正相关性越强，越冷（蓝）表示负相关性越强。 - **数值范围**：相关系数在$[-1, 1]$之间，$1$为完全正相关，$-1$为完全负相关，$0$表示无线性相关。 --- ### **注意事项** 1. **数据预处理**：需先处理缺失值（如`df.dropna()`），非数值列需编码（如独热编码）。 2. **方法选择**：皮尔逊相关系数仅衡量线性关系，非线性关系可用斯皮尔曼相关系数。 3. **变量数量**：变量过多时热力图可能拥挤，可通过聚类调整（如`sns.clustermap`）。 --- ### **完整示例代码** ```python import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据并预处理 df = sns.load_dataset('titanic') df = df.select_dtypes(include=['number']).dropna() # 计算相关系数 corr_matrix = df.corr() # 绘制热力图 plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f", linewidths=0.5) plt.title('变量间相关系数热力图') plt.xticks(rotation=45) plt.show() # 绘制散点图矩阵 sns.pairplot(df) plt.show() ``` --- 通过以上步骤，可快速生成直观的相关性分析可视化结果，帮助理解数据特征间的关系。