python seaborn heatmap可视化相关性矩阵实例

脚本专栏 2024/9/29 佚名

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方法

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame(np.random.randn(50).reshape(10,5))
corr = df.corr()
sns.heatmap(corr, cmap='Blues', annot=True)

将矩阵型简化为对角矩阵型：

mask = np.zeros_like(corr)
mask[np.tril_indices_from(mask)] = True
sns.heatmap(corr, cmap='Blues', annot=True, mask=mask.T)

补充知识：Python【相关矩阵】和【协方差矩阵】

相关系数矩阵

pandas.DataFrame(数据).corr()

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
  'a': [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99],
  'b': [10, 24, 30, 48, 50, 72, 70, 96, 90],
  'c': [91, 79, 72, 58, 53, 47, 34, 16, 10],
  'd': [99, 10, 98, 10, 17, 10, 77, 89, 10]})
df_corr = df.corr()
# 可视化
import matplotlib.pyplot as mp, seaborn
seaborn.heatmap(df_corr, center=0, annot=True, cmap='YlGnBu')
mp.show()

协方差矩阵

numpy.cov(数据)

import numpy as np
matric = [
  [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99],
  [10, 24, 30, 48, 50, 72, 70, 96, 90],
  [91, 79, 72, 58, 53, 47, 34, 16, 10],
  [55, 20, 98, 19, 17, 10, 77, 89, 14]]
covariance_matrix = np.cov(matric)
# 可视化
print(covariance_matrix)
import matplotlib.pyplot as mp, seaborn
seaborn.heatmap(covariance_matrix, center=0, annot=True, xticklabels=list('abcd'), yticklabels=list('ABCD'))
mp.show()

补充

协方差

python,seaborn,heatmap,可视化,矩阵

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

2024年09月29日

python seaborn heatmap可视化相关性矩阵实例

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