【Python进阶篇】Seaborn热力图|包含鸢尾花数据集~
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发布时间：2024-10-23 23:53
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时间：2024-10-27 13:49
热力图是一种展示数据间相关性的可视化工具。以下代码展示了如何使用Python中的matplotlib和seaborn库绘制鸢尾花数据集的热力图。
首先导入必要的库：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
创建绘图窗口，设置大小为(20, 10)：
plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=150)
读取名为'iris.csv'的CSV文件，将数据存储在iris变量中。这个文件包含了鸢尾花的数据，包括特征和类别：
iris = pd.read_csv('iris.csv')
将类别变量"Species"转换为数值型变量，以便计算相关性：
iris['Species'] = iris['Species'].map({'setosa': 0, 'versicolor': 1, 'virginica': 2})
计算数据集中各个变量之间的相关系数：
iris_corr = iris.corr()
创建新的绘图窗口，设置大小为(20, 10)。绘制热力图，显示相关系数矩阵，数值保留两位小数，并显示在图中：
plt.figure(figsize=(20, 10))
sns.heatmap(iris_corr, annot=True, square=True, fmt='.2f')
最后，显示绘图窗口，展示热力图。
