Визуализация матриц корреляций

Матрицу корреляций, полученную в предыдущем упражнении, можно отобразить с помощью тепловой карты. Для этого воспользуйтесь функцией heatmap() из библиотеки seaborn — она поддерживает несколько аргументов для настройки внешнего вида тепловой карты.

df_corr = df.corr()

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

Методы .xticks() и .yticks() позволяют повернуть подписи осей, чтобы они не перекрывались.

Подробнее об аргументах функции heatmap() можно узнать на этой странице.

Это упражнение является частью курса

Визуализация данных временных рядов в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Импортируйте seaborn как sns.
Вычислите корреляцию между всеми столбцами DataFrame meat методом Спирмена и сохраните результат в новую переменную corr_meat.
Постройте тепловую карту для corr_meat.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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()

Редактировать и запускать код