Correlation matrices को विज़ुअलाइज़ करें
पिछले अभ्यास में बनाए गए correlation matrix को एक हीटमैप के रूप में प्लॉट किया जा सकता है. इसके लिए आप seaborn लाइब्रेरी के heatmap() फंक्शन का उपयोग कर सकते हैं, जिसमें आपकी हीटमैप की लुक को कस्टमाइज़ करने के लिए कई आर्ग्युमेंट्स उपलब्ध हैं.
df_corr = df.corr()
sns.heatmap(df_corr)
plt.xticks(rotation=90)
plt.yticks(rotation=0)
आप .xticks() और .yticks() मेथड्स का उपयोग करके axis labels को इस तरह घुमा सकते हैं कि वे एक-दूसरे से ओवरलैप न हों.
heatmap() फंक्शन के आर्ग्युमेंट्स के बारे में जानने के लिए इस पेज को देखें.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Time Series Data का विज़ुअलाइज़ेशन
अभ्यास निर्देश
seabornकोsnsनाम से इम्पोर्ट करें.meatDataFrame की सभी कॉलम्स के बीच Spearman मेथड का उपयोग करके correlation निकालें और परिणामों कोcorr_meatनाम के नए वैरिएबल में रखें.corr_meatका हीटमैप प्लॉट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import seaborn library
import ____ as ____
# Get correlation matrix of the meat DataFrame: corr_meat
____ = ____.____(method=____)
# Customize the heatmap of the corr_meat correlation matrix
____(corr_meat,
annot=True,
linewidths=0.4,
annot_kws={"size": 10})
plt.xticks(rotation=90)
plt.yticks(rotation=0)
plt.show()