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Aprenda Desafio 5: Gráficos de Matriz | Seaborn
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

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Desafio 5: Gráficos de Matriz

Os dados muitas vezes vêm em formato de matriz, onde linhas e colunas representam diferentes variáveis ou categorias. Para visualizar esses dados estruturados de forma eficaz, os gráficos de matriz são uma solução valiosa. O Seaborn, conhecido por suas capacidades abrangentes de plotagem, oferece ferramentas especializadas para criar visualizações de matriz poderosas.

Os gráficos de matriz no Seaborn permitem que você:

  • Visualize a relação entre duas variáveis categóricas.

  • Exiba a distribuição dos dados em formato de mapa de calor (heatmap).

  • Explore estruturas hierárquicas nos dados usando mapas de clusters.

Com os gráficos de matriz do Seaborn, os analistas podem navegar por estruturas de dados complexas, extrair padrões e tomar decisões baseadas em dados com facilidade.

Tarefa

Swipe to start coding

Utilizando o Seaborn, demonstre a estrutura matricial em um conjunto de dados:

  1. Plote um mapa de calor de uma matriz de correlação.
  2. Anote o mapa de calor com os valores de correlação reais.

Solução

Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 5. Capítulo 5

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Desafio 5: Gráficos de Matriz

Os dados muitas vezes vêm em formato de matriz, onde linhas e colunas representam diferentes variáveis ou categorias. Para visualizar esses dados estruturados de forma eficaz, os gráficos de matriz são uma solução valiosa. O Seaborn, conhecido por suas capacidades abrangentes de plotagem, oferece ferramentas especializadas para criar visualizações de matriz poderosas.

Os gráficos de matriz no Seaborn permitem que você:

  • Visualize a relação entre duas variáveis categóricas.

  • Exiba a distribuição dos dados em formato de mapa de calor (heatmap).

  • Explore estruturas hierárquicas nos dados usando mapas de clusters.

Com os gráficos de matriz do Seaborn, os analistas podem navegar por estruturas de dados complexas, extrair padrões e tomar decisões baseadas em dados com facilidade.

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  1. Plote um mapa de calor de uma matriz de correlação.
  2. Anote o mapa de calor com os valores de correlação reais.

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