Korelasyon matrislerini görselleştir
Önceki egzersizde oluşturulan korelasyon matrisi bir ısı haritası kullanılarak çizilebilir. Bunu yapmak için, ısı haritanın görünümünü özelleştirmene yarayan çeşitli argümanlar içeren seaborn kütüphanesindeki heatmap() fonksiyonundan yararlanabilirsin.
df_corr = df.corr()
sns.heatmap(df_corr)
plt.xticks(rotation=90)
plt.yticks(rotation=0)
Ekseni etiketlerinin üst üste binmemesi için .xticks() ve .yticks() metodlarını kullanarak etiketleri döndürebilirsin.
heatmap() fonksiyonunun argümanları hakkında bilgi almak için bu sayfaya bak.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Zaman Serisi Verilerini Görselleştirme
Egzersiz talimatları
seaborn'ısnsolarak içe aktar.meatDataFrame'indeki tüm sütunlar arasındaki korelasyonu Spearman yöntemiyle hesapla ve sonucucorr_meatadlı yeni bir değişkene ata.corr_meatiçin ısı haritasını çiz.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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()