1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian trong Python
Connected

Bài tập

Heatmap phân cụm

Heatmap rất hữu ích để trực quan hóa ma trận tương quan, nhưng clustermap còn tốt hơn. Clustermap giúp bạn khám phá cấu trúc trong ma trận tương quan bằng cách tạo ra một heatmap được phân cụm theo kiểu phân cấp:

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)

Để tránh chồng chéo nhãn trục, bạn có thể tham chiếu đến Axes từ đối tượng fig bên dưới và chỉ định góc xoay. Bạn có thể tìm hiểu về các tham số của hàm clustermap() tại đây.

Hướng dẫn

100 XP
  • Import seaborn với bí danh sns.
  • Tính tương quan giữa tất cả các cột trong DataFrame meat bằng phương pháp Pearson và gán kết quả cho biến mới tên corr_meat.
  • Vẽ clustermap của corr_meat.