Procvičení tvorby heat map
Heat mapy jsou skvělý způsob, jak vizualizovat korelace mezi různými finančními ukazateli. Pomáhají odhalit, které ukazatele silně korelují s ukazateli ziskovosti, a tím usnadňují rozhodování o tom, do kterých společností investovat.
V tomto cvičení si procvičíš tvorbu heat map. Je pro tebe připravený pandas DataFrame merged_dat s několika již vypočítanými ukazateli. pandas a Seaborn jsou načteny pod aliasy pd a sns.
Toto cvičení je součástí kurzu
Analýza finančních výkazů v Pythonu
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Make the correlation matrix
corr_mat = merged_dat[["Gross Margin", "Operating Margin", "Debt-to-equity",
"Equity Multiplier", "Current Ratio"]]____