Kümelenmiş ısı haritaları

Isı haritaları, bir korelasyon matrisini görselleştirmede çok kullanışlıdır; ancak clustermap'ler daha iyidir. Bir Clustermap, hiyerarşik olarak kümelenmiş bir ısı haritası üreterek korelasyon matrisindeki yapıyı ortaya çıkarmana olanak tanır:

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)

Eksen etiketlerinin üst üste binmesini engellemek için, alttaki fig nesnesinden Axes'e erişip döndürmeyi belirtebilirsin. clustermap() fonksiyonunun argümanları hakkında buradan bilgi edinebilirsin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Zaman Serisi Verilerini Görselleştirme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

seaborn'ı sns olarak içe aktar.
Pearson yöntemiyle meat DataFrame'indeki tüm sütunlar arasındaki korelasyonu hesapla ve sonucu corr_meat adlı yeni bir değişkene ata.
corr_meat için bir clustermap çiz.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import seaborn library
____

# Get correlation matrix of the meat DataFrame
corr_meat = ____(____)

# Customize the heatmap of the corr_meat correlation matrix and rotate the x-axis labels
fig = ____(corr_meat,
                     row_cluster=True,
                     col_cluster=True,
                     figsize=(10, 10))

plt.setp(fig.ax_heatmap.xaxis.get_majorticklabels(), rotation=90)
plt.setp(fig.ax_heatmap.yaxis.get_majorticklabels(), rotation=0)
plt.show()

Kodu Düzenle ve Çalıştır