Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
学ぶ ヒートマップ | セクション
データ可視化&EDA
セクション 1.  20
single

single

bookヒートマップ

メニューを表示するにはスワイプしてください

Note
定義

ヒートマップは、各値の大きさを色で表現することで、二次元データを可視化する手法。

ヒートマップの例

この例では、変数間のペアワイズ相関をヒートマップで可視化。

シンプルなヒートマップの作成

seaborn.heatmap() は2次元データセットを受け取る。一般的な用途は相関行列のプロットであり、DataFrame に対して .corr() を呼び出して相関を計算し、その結果の行列を heatmap() に渡す。

1234567891011
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/countries_data.csv' countries_df = pd.read_csv(url, index_col=0) correlation_matrix = countries_df.corr(numeric_only=True) sns.heatmap(correlation_matrix) plt.show()
copy

相関行列は数値列のみから作成される(numeric_only=True)。

注釈と色

annot=True を設定すると、各セル内に相関値が表示されます。また、cmap を使ってカラーマップを選択できます。

Note
ノート

ヒートマップのは、cmap パラメータを設定することで変更可能です(詳細は 「Choosing color palettes」 記事を参照)。

1234567891011
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/countries_data.csv' countries_df = pd.read_csv(url, index_col=0) correlation_matrix = countries_df.corr(numeric_only=True) sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='viridis') plt.show()
copy

右側のカラーバーは、cbar=Falseを設定することで非表示にできます。

Note
さらに学ぶ

ほとんどの場合、ヒートマップのカスタマイズで必要なのはこれだけですが、さらに詳しく知りたい場合は、 heatmap() documentationで確認できます。

可読性の向上

ヒートマップの可読性を高める最後のポイントは、すでにおなじみのxticks()yticks()関数を使って目盛りを回転させることです:

1234567891011121314
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/countries_data.csv' countries_df = pd.read_csv(url, index_col=0) correlation_matrix = countries_df.corr(numeric_only=True) sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='viridis') plt.xticks(rotation=20) plt.yticks(rotation=20) plt.show()
copy
タスク

スワイプしてコーディングを開始

  1. 相関行列を作成するために正しいメソッドを使用。
  2. メソッドの引数で数値変数のみを含めるように設定。
  3. ヒートマップを作成するために正しい関数を使用。
  4. ヒートマップのデータとして correlation_matrix を最初の引数で指定。
  5. 行列の各セルに値を表示するため、2番目の引数で指定。
  6. ヒートマップのカラーパレット(カラーマップ)を 'crest' に設定するため、3番目(最も右)の引数で指定。
  7. xticks() および yticks() のキーワード引数で、x軸とy軸の目盛りを反時計回りに15度回転させるように設定。

解答

Switch to desktop実践的な練習のためにデスクトップに切り替える下記のオプションのいずれかを利用して、現在の場所から続行する
すべて明確でしたか?

どのように改善できますか?

フィードバックありがとうございます!

セクション 1.  20
single

single

AIに質問する

expand

AIに質問する

ChatGPT

何でも質問するか、提案された質問の1つを試してチャットを始めてください

some-alt