Вивчайте Теплова Карта | Візуалізація з Використанням Seaborn

Визначення

Теплова карта — це метод візуалізації двовимірних даних, у якому кольори використовуються для відображення величини кожного значення.

У цьому прикладі теплова карта використовується для відображення парних кореляцій між змінними у наборі даних.

Створення простої теплової карти

У бібліотеці seaborn є функція heatmap(). Її єдиний обов'язковий параметр — це data, який повинен бути двовимірним (прямокутним) набором даних.

Найпоширеніший випадок використання теплової карти — це матриця кореляцій, як у наведеному вище прикладі. Для заданого DataFrame спочатку потрібно викликати його метод corr(), щоб отримати матрицю кореляцій, і лише потім передати цю матрицю як аргумент у функцію heatmap():

Поширений випадок використання теплової карти — відображення матриці кореляцій. Для заданого DataFrame спочатку викликається метод corr(), щоб отримати матрицю кореляцій, а потім ця матриця передається як аргумент у функцію heatmap().


              123456789101112131415
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Loading the dataset with the countries data
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)

# Creating a correlation matrix with all numeric variables
correlation_matrix = countries_df.corr(numeric_only=True)

# Creating a heatmap based on the correlation matrix
sns.heatmap(correlation_matrix)

plt.show()

Кореляційну матрицю було створено лише з числових стовпців DataFrame. Стовпці, що містять рядки, були виключені шляхом встановлення параметра numeric_only=True.

Анотації та кольори

Цю теплову карту можна зробити більш інформативною, додавши відповідне значення (коефіцієнт кореляції у нашому випадку) у кожну клітинку. Це можна зробити, просто встановивши параметр annot у значення True.

Примітка

Також можливо змінити кольори для нашої теплової карти, встановивши параметр cmap (ви можете ознайомитися з цим у статті "Вибір палітр кольорів").


              123456789101112131415
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Loading the dataset with the countries data
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)

# Creating a correlation matrix with all numeric variables
correlation_matrix = countries_df.corr(numeric_only=True)

# Setting annotation and color palette
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='viridis')

plt.show()

Колірна шкала праворуч може бути видалена шляхом встановлення cbar=False.

Вивчайте більше

У більшості випадків цього достатньо для налаштування теплової карти, проте ви завжди можете дізнатися більше у документації heatmap().

Покращення читабельності

Останнє, що може підвищити читабельність нашої теплової карти — це обертання підписів осей за допомогою вже знайомих функцій xticks() та yticks():


              12345678910111213141516171819
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Loading the dataset with the countries data
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)

# Creating a correlation matrix with all numeric variables
correlation_matrix = countries_df.corr(numeric_only=True)

# Creating a heatmap based on the correlation matrix
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='viridis')

# Rotating the ticks by 20 degrees counterclockwise
plt.xticks(rotation=20)
plt.yticks(rotation=20)

plt.show()

Завдання

Swipe to start coding

Використання відповідного методу для створення матриці кореляції.
Встановлення аргументу методу для включення лише числових змінних.
Використання відповідної функції для створення теплової карти.
Встановлення correlation_matrix як даних для теплової карти шляхом зазначення першого аргументу.
Додавання значень у кожну клітинку матриці шляхом зазначення другого аргументу.
Встановлення палітри (кольорової карти) теплової карти на 'crest' шляхом зазначення третього (правого) аргументу.
Обертання підписів осі x та осі y на 15 градусів проти годинникової стрілки шляхом зазначення іменованого аргументу у функціях xticks() та yticks().

Рішення

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 5. Розділ 7

single

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Свайпніть щоб показати меню

Визначення

Створення простої теплової карти


              123456789101112131415
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Loading the dataset with the countries data
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)

# Creating a correlation matrix with all numeric variables
correlation_matrix = countries_df.corr(numeric_only=True)

# Creating a heatmap based on the correlation matrix
sns.heatmap(correlation_matrix)

plt.show()

Анотації та кольори

Примітка


              123456789101112131415
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Loading the dataset with the countries data
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)

# Creating a correlation matrix with all numeric variables
correlation_matrix = countries_df.corr(numeric_only=True)

# Setting annotation and color palette
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='viridis')

plt.show()

Колірна шкала праворуч може бути видалена шляхом встановлення cbar=False.

Вивчайте більше

Покращення читабельності


              12345678910111213141516171819
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Loading the dataset with the countries data
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)

# Creating a correlation matrix with all numeric variables
correlation_matrix = countries_df.corr(numeric_only=True)

# Creating a heatmap based on the correlation matrix
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='viridis')

# Rotating the ticks by 20 degrees counterclockwise
plt.xticks(rotation=20)
plt.yticks(rotation=20)

plt.show()

Завдання

Swipe to start coding

Використання відповідного методу для створення матриці кореляції.
Встановлення аргументу методу для включення лише числових змінних.
Використання відповідної функції для створення теплової карти.
Встановлення correlation_matrix як даних для теплової карти шляхом зазначення першого аргументу.
Додавання значень у кожну клітинку матриці шляхом зазначення другого аргументу.
Встановлення палітри (кольорової карти) теплової карти на 'crest' шляхом зазначення третього (правого) аргументу.
Обертання підписів осі x та осі y на 15 градусів проти годинникової стрілки шляхом зазначення іменованого аргументу у функціях xticks() та yticks().

Рішення

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 5. Розділ 7

single

Теплова Карта

Створення простої теплової карти

Анотації та кольори

Покращення читабельності

Рішення

Awesome!

Теплова Карта

Створення простої теплової карти

Анотації та кольори

Покращення читабельності

Рішення

Awesome!