pandas 画pearson相关系数热力图

pearson相关系数计算函数

data.corr()

该方法支持空值:np.nan

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.DataFrame({"A":[np.nan,2,9], "B":[4,14,6], "c":[987,8,9]})
f, ax= plt.subplots(figsize = (14, 10))

corr = data.corr()
# print(corr)
sns.heatmap(corr,cmap='RdBu', linewidths = 0.05, ax = ax)

# 设置Axes的标题
ax.set_title('Correlation between features')
plt.show()
plt.close()
f.savefig('sns_style_origin.jpg', dpi=100, bbox_inches='tight')

pandas 画pearson相关系数热力图_第1张图片其中heatmap()方法中有annot参数,默认为False,不显示每个颜色的数字,如果设置为:annot=True, 则在每个热力图上显示数字。效果如下:

pandas 画pearson相关系数热力图_第2张图片

你可能感兴趣的:(Python,Pandas)