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数据科学 - 统计学相关矩阵


相关矩阵

矩阵是由按行和列排列的数字组成的数组。

相关矩阵只是一个表格,显示了变量之间的相关系数。

这里,变量在第一行和第一列表示。

Correlation Matrix

上表使用了来自完整健康数据集的数据。

观察结果

  • 我们观察到持续时间和卡路里燃烧之间密切相关,相关系数为0.89。这是有道理的,因为我们训练的时间越长,燃烧的卡路里就越多。
  • 我们观察到平均脉搏和卡路里燃烧之间几乎不存在线性关系(相关系数为0.02)。
  • 我们能否得出结论,平均脉搏不影响卡路里燃烧?不能。我们稍后会回来回答这个问题!

Python中的相关矩阵

我们可以使用Python中的corr()函数创建相关矩阵。我们还使用round()函数将输出四舍五入到两位小数。

示例

Corr_Matrix = round(full_health_data.corr(),2)
print(Corr_Matrix)
自己动手试试 »

输出

Correlation Matrix

使用热图

我们可以使用热图来可视化变量之间的相关性。

Correlation Heatmap

相关系数越接近1,方块的颜色越绿。

相关系数越接近-1,方块的颜色越棕色。


使用Seaborn创建热图

我们可以使用Seaborn库创建相关性热图(Seaborn是基于matplotlib的可视化库)。

示例

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

correlation_full_health = full_health_data.corr()

axis_corr = sns.heatmap(
correlation_full_health,
vmin=-1, vmax=1, center=0,
cmap=sns.diverging_palette(50, 500, n=500),
square=True
)

plt.show()
自己动手试试 »

示例说明

  • 导入库seaborn为sns。
  • 使用full_health_data数据集。
  • 使用sns.heatmap()告诉Python我们想要一个热图来可视化相关矩阵。
  • 使用相关矩阵。定义热图的最大值和最小值。定义0为中心。
  • 使用sns.diverging_palette定义颜色。n=500表示我们希望在同一色卡中使用500种颜色。
  • square = True表示我们希望看到正方形。

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