Vizualizarea matricelor de corelație

Matricea de corelație generată în exercițiul anterior poate fi reprezentată grafic printr-o hartă termică. Pentru aceasta, poți folosi funcția heatmap() din biblioteca seaborn, care oferă mai multe argumente pentru a personaliza aspectul hărții termice.

df_corr = df.corr()

sns.heatmap(df_corr)
plt.xticks(rotation=90)
plt.yticks(rotation=0)

Poți folosi metodele .xticks() și .yticks() pentru a roti etichetele axelor, astfel încât acestea să nu se suprapună.

Pentru a afla mai multe despre argumentele funcției heatmap(), consultă această pagină.

Acest exercițiu face parte din cursul

Vizualizarea datelor de tip serie temporală în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă seaborn ca sns.
Calculează corelația dintre toate coloanele din DataFrame-ul meat folosind metoda Spearman și atribuie rezultatele unei noi variabile numite corr_meat.
Reprezintă grafic harta termică a variabilei corr_meat.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul