毫升 | Seaborn 中的矩阵图

Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库，它提供了一组高级接口，用于制作精美且具有吸引力的统计图形。Seaborn 中的矩阵图是一种可视化多变量数据集的有效工具。 它将多个变量可视化为矩阵，并利用颜色编码来显示它们之间的相关性。

安装 Seaborn

在使用 Seaborn 之前，我们需要先安装它。使用以下命令可以在命令行中安装最新版本的 Seaborn。

!pip install seaborn

导入 Seaborn 和 Pandas

在开始之前，我们还需要导入 Seaborn 和 Pandas。Seaborn 可以使用以下命令导入：

import seaborn as sns

Pandas 用于读取和操作数据集。我们可以使用以下命令导入 Pandas：

import pandas as pd

读取数据集

下面，我们将使用 Pandas 中的 read_csv 函数读取数据集。在本例中，我们将使用 Seaborn 内置的 'flights' 数据集，该数据集提供了每个月乘坐飞机的乘客人数的数据。

flights_data = sns.load_dataset("flights")

绘制矩阵图

我们可以使用 Seaborn 中的 heatmap 函数创建一个矩阵图。heatmap 函数以二维数组为参数，其中每个单元格的值表示其对应变量之间的相关性。Seaborn 会对这些值进行颜色编码并将其显示为矩形。

sns.heatmap(flights_data.corr(), annot=True)

当我们运行此代码时，我们将获得一个矩阵，其中每个单元格的颜色表示它们之间的相关性。要更改矩阵中单元格的颜色，我们可以将 cmap 参数设置为不同的值。

sns.heatmap(flights_data.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')

结论

从上面的示例中，我们可以看到 Seaborn 中的矩阵图是一种强大的可视化工具，可以帮助我们理解多个变量之间的关系。它可以轻松地将多变量数据集可视化为矩阵，并使用颜色编码来表示它们之间的相关性。通过使用不同的参数，我们可以轻松地定制矩阵图，并对数据集进行更深入的分析。