แสดงภาพ Correlation Matrix

สามารถนำ correlation matrix ที่สร้างในแบบฝึกหัดก่อนหน้ามาแสดงผลในรูปแบบ heatmap ได้ โดยใช้ฟังก์ชัน heatmap() จากไลบรารี seaborn ซึ่งมีอาร์กิวเมนต์หลายตัวให้ปรับแต่งรูปลักษณ์ของ heatmap ตามต้องการ

df_corr = df.corr()

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

ใช้เมธอด .xticks() และ .yticks() เพื่อหมุนป้ายกำกับแกน ป้องกันไม่ให้ข้อความซ้อนทับกัน

ดูรายละเอียดอาร์กิวเมนต์ของฟังก์ชัน heatmap() เพิ่มเติมได้ที่หน้านี้

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การแสดงภาพข้อมูล Time Series ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

Import seaborn as sns
คำนวณค่าสหสัมพันธ์ระหว่างทุกคอลัมน์ใน DataFrame meat โดยใช้วิธี Spearman แล้วกำหนดผลลัพธ์ให้กับตัวแปรใหม่ชื่อ corr_meat
พล็อต heatmap ของ corr_meat

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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()

แก้ไขและรันโค้ด