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  3. 用 Python 可视化时间序列数据
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道练习

聚类热图

热图非常适合可视化相关系数矩阵，但聚类热图更胜一筹。Clustermap 通过生成按层次聚类的热图，能够揭示相关系数矩阵中的结构：

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)

为防止坐标轴标签重叠，您可以从底层的 fig 对象中引用 Axes，并指定旋转角度。您可以在此处了解 clustermap() 函数的参数：here。

说明

100 XP
  • 导入 seaborn 并命名为 sns。
  • 使用 Pearson 方法计算 meat DataFrame 各列之间的相关系数，并将结果赋给新变量 corr_meat。
  • 绘制 corr_meat 的聚类热图。