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  3. Pythonで学ぶ時系列データの可視化
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연습 문제

クラスター化ヒートマップ

ヒートマップは相関行列の可視化にとても便利ですが、クラスタマップはさらに優れています。クラスタマップは、階層的にクラスタリングしたヒートマップを作成し、相関行列の構造を明らかにします。

df_corr = df.corr()

fig = sns.clustermap(df_corr)
plt.setp(fig.ax_heatmap.xaxis.get_majorticklabels(), rotation=90)
plt.setp(fig.ax_heatmap.yaxis.get_majorticklabels(), rotation=0)

軸ラベルの重なりを防ぐには、背後にある fig オブジェクトから Axes を参照し、回転角度を指定します。clustermap() 関数の引数についてはこちらをご覧ください。

지침

100 XP
  • seaborn を sns としてインポートします。
  • meat DataFrame のすべての列間の相関を Pearson 法で計算し、結果を corr_meat という新しい変数に代入します。
  • corr_meat のクラスタマップを描画します。