如何在python中实现散点图或热图spearman的相关性？
在Python中实现散点图或热图Spearman的相关性可以使用seaborn库和pandas库来完成。
首先，确保已经安装了seaborn和pandas库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：
pip install seaborn pandas接下来，我们需要准备相关的数据。假设我们有两个变量x和y，它们之间的相关性我们想要通过散点图或热图来展示。
import pandas as pd
import seaborn as sns
# 准备数据
data = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [5, 4, 3, 2, 1]})接下来，我们可以使用seaborn库中的scatterplot函数来绘制散点图，并使用pandas库中的corr函数计算Spearman相关系数。
# 绘制散点图
sns.scatterplot(data=data, x='x', y='y')
# 计算Spearman相关系数
spearman_corr = data['x'].corr(data['y'], method='spearman')
print("Spearman相关系数:", spearman_corr)如果你想要绘制热图来展示相关性，可以使用seaborn库中的heatmap函数。
# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = data.corr(method='spearman')
# 绘制热图
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')以上代码将会绘制出散点图和热图，并计算出Spearman相关系数。
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尝试使用热图添加颜色栏时出现AttributeError
python、pandas、matplotlib
我正在尝试绘制一张热图来说明属性之间的相关性。当我尝试将colorbar添加到图中时，我得到一个错误。下面是代码和图片： def housing_heatmap(data=housing_copy):
columns = data.select_dtypes(exclude='object').columns
corr_matrix = data.corr()
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
ax.matshow(corr_matrix, cmap='jet')
ax.s
浏览 50提问于2019-02-24得票数 0
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如何在sns热图的每个轴上使用指定的值？
arrays、seaborn
基本上，我需要使用海运创建一个热图，其中y轴中有一组变量，x轴中有另一组变量。目前，我只能让它显示所有的变量在两个轴，但因为我有这么多，这是非常困难的阅读。
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
df = pd.read('everything.csv')
a = df.drop(columns = ['1', '2', '3', '4'])
b = df.drop(
浏览 10提问于2021-12-18得票数 1
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3回答
列列表之间的Pandas相关性X整个数据帧
python、pandas、data-visualization、data-science
我正在寻找有关Pandas .corr()方法的帮助。
现在，我可以使用.corr()方法来计算每种可能的列组合的热图：
corr = data.corr()
sns.heatmap(corr)
在我23,000列的数据框上，它可能会在宇宙的热死亡附近终止。
我还可以在值的子集之间进行更合理的关联
data2 = data[list_of_column_names]
corr = data2.corr(method="pearson")
sns.heatmap(corr)
这给了我一些我可以使用的东西--这是一个看起来像这样的例子：
我想要做的是将包含20列的列表与整个数
浏览 5提问于2017-08-03得票数 2
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1回答
R中按因子分解的数据帧的相关热图
r、dataframe、heatmap、correlation
我想在R中生成一个热图/相关图，我已经研究过各种包，比如corrplot、ggcorrplot和pheatmap，但是我发现很难到达我想要的地方。
例如，使用mtcar，我想生成如下所示的热图。具体地说：
使用Spearman相关法比较mpg与disp、hp、drat和wt之间的关系。
分别对cyl=4、cyl=6和cyl=8进行这些比较。
计算Spearman值。
绘制热图，其中瓷砖颜色表示Spearman相关系数(r)和p值被打印在每个瓷砖上。
预期结果与此类似：
我会很感激你的帮助。谢谢。
浏览 0提问于2019-07-19得票数 1
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9回答
matplotlib/seaborn:热图图中的第一行和最后一行
python、matplotlib、seaborn
当用海运绘制热图(以及使用matplotlib的相关矩阵)时，第一行和最后一行被切成两半。当我运行我在网上找到的这个最小的代码示例时，也会发生这种情况。
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/resbaz/r-novice-gapminder-files/master/data/gapminder-FiveYearData.csv')
plt.figure(fi
浏览 2提问于2019-07-08得票数 137
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在seaborn.heatmap中删除图形中的遮罩项目
python、matplotlib、seaborn、mask
如果使用mask选项遮罩seaborn热图中的某些元素，则遮罩会在图的顶部绘制空白区域，如下面的快速示例所示。
# generate some random data
x = [np.random.rand() for x in range(0,20)]
y = [np.random.rand() for y in x]
data = pd.DataFrame([x,y]) # cast it into a dataframe
corr = data.corr() # get the correlation values
# generate a mask
mask = []
l = [T
浏览 32提问于2019-03-07得票数 1
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平顶山热图
python、pandas、seaborn、heatmap、pingouin
我一直在使用Pandas .corr()和Seaborn一起生成显示关联的热图，但是我想切换到using的.rcorr()来提供更多的控制。
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pingouin as pg
df_correlation = df.rcorr(method='spearman')
这提供了一个与下面类似的df (直接取自Pingouin文档作为一个例子)。
Neuroticism Extr
浏览 5提问于2022-08-31得票数 2
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2回答
在5天内找到2个变量之间的相关性
python
这是我的数据集：
我是数据分析新手，找出这两个事件之间的相关性(Inc_cnt)的最佳方法是什么？
inc_cnt_bfr是之前的事件，inc_cnt_aft是之后的事件。appid和chg_number成对出现。
以第1行为例，事件提升之前为20，事件提升为70。
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浏览 4提问于2020-04-23得票数 0
1回答
为什么我的Tableau相关系数与我用Python计算的不同？
correlation、tableau
我需要使用Tableau创建一个关联矩阵表，所以我创建了一个使用Python的版本，以检查我是否做得对。
两种计算得出的数字都不一样。以python为例，Hotel3和34的相关系数为0.62，Tableau的相关系数为0.639。
我不是计算错了吗？有关使用python创建的原始数据、图表工作簿和pdf绘图，请参见此链接。
用于创建相关矩阵的代码如下：
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
dat
浏览 0提问于2021-07-08得票数 1
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在python中绘制包含多个数据集的热图
python、heatmap
我有一个列表FFT数据，我想在单个热图中绘制这些数据。每个数据集都有自己的X和Y。通常我使用Seaborn和Panda数据帧来绘制热图，因为频率对于所有数据集都是通用的，但现在频率列对于每个数据集都是唯一的。我们如何根据这种数据绘制热图？ 也就是说，我有许多数据集，如 X1，Y1 X2，Y2 X3，Y3 ..。 ..。 Xn，Yn 每个X都是唯一的，我想将这N个图绘制为热图。
浏览 25提问于2019-06-24得票数 0
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在相关矩阵的第一行创建条形图
python、python-3.x、indexing、bar-chart、correlation
我有一个包含6个变量的数据帧，我使用corr_matrix = data.corr()为其创建了一个相关矩阵。我想创建一个条形图，其值分别为0.03、0.8、0.02、0.1和0.95，仅用于获取与close_returns的相关性(忽略close_returns与自身的相关性= 1.0)。在将相关矩阵中的值转换为浮点数以用于条形图方面似乎存在问题。 close_returns open high low close_price volume
close_returns 1.0 0.03 0.8 0.0
浏览 12提问于2019-01-16得票数 1
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TypeError: corr()缺少1个必需的位置参数：“other”
python、pandas、numpy
我是python的新手，遇到麻烦了。我应该计算皮尔逊相关系数，但我错了。我唯一能想到的就是python需要不同的语法。
import pandas
import numpy as np
data = pandas.read_csv('One_imortant_table.csv', index_col='Id')
corr1 = data['Numb'].corr(method='pearson', min_periods=1)
print(corr1)
TypeError：
---> corr1 = data['
浏览 1提问于2017-06-06得票数 1
2回答
用Python绘制从excel导入的相关表
python、dataframe、seaborn
因此，我尝试在python中绘制相关矩阵(已经计算过)。如下表所示： ? 我希望它看起来像这样： ? 我在python中使用了以下代码： import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
data =pd.read_excel('/Desktop/wetchimp_global/corr/correlation_matrix.xlsx')
df = pd.DataFrame(data)
print (df)
corrMatrix = data.corr()
pr
浏览 24提问于2021-01-30得票数 0
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刻面后on图散点图上的相关系数
r、ggplot2
我有问题要用另一个变量在facet_wrap后的散点图上加上相关系数。下面是我使用mtcar数据集进行演示的示例。当我把它画出来时，两个图都有相同的相关数。似乎没有计算每个方面的相关系数。我想不出实现这一目标的方法。如果有人能帮忙的话.
library(ggplot2)
library(dplyr)
corr_eqn <- function(x,y, method='pearson', digits = 2) {
corr_coef <- round(cor.test(x, y, method=method)$estimate, digits = digit
浏览 2提问于2017-09-15得票数 5
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Holoviews分流相关热图和回归图
bokeh、correlation、holoviews
我想为一个DataFrame制作一个相关热图，并为每对变量绘制一个回归图。我已经尝试阅读了所有的文档，但仍然很难将两个图连接起来，以便当我点击热图时，可以显示相应的回归图。 下面是一些示例代码： import holoviews as hv
from holoviews import opts
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
hv.extension('bokeh')
df = sns.load_dataset('tips')
df = df[['total_b
浏览 26提问于2019-06-22得票数 1
回答已采纳
2回答
用Seaborn和Matplotlib对齐热图和线图的共享子图中的x轴滴答
python、matplotlib、heatmap、subplot、line-plot
使用具有共享x轴的Seaborn绘制热图和线图，热图的刻度被放置在热图条的中间。
因此，底线图将继承热图刻度位置和标签，而不是反映真实数据，因为行图滴答应该从零开始。
换句话说，我需要从x轴原点开始移动两个图形的刻度(最优)，或者将线条图向右移动半个热图单元格宽度，以保持滴答位置和标签(哈基)。
下面的代码快速地复制了问题：
f,[ax_heat,ax_line]=plt.subplots(nrows=2,figsize=(10, 8),sharex=True)
data_heat = np.random.rand(4, 6)
data_line= np.random.randn(6,1)
浏览 5提问于2020-04-05得票数 2
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为什么我要在heatmap和feature_importances中得到两个不同的值？
python、machine-learning、feature-selection
我正在使用sns.heatmap运行一个特性选择，使用sklearn feature_importances运行一个特性选择。
当使用相同的数据时，我得到两个不同的值。
这是热图
和热图代码
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
training_data = pd.read_csv(
"/Users/aus10/NFL/Data/Betting_Data/CBB/Training_Data_Betting_CBB
浏览 1提问于2020-12-12得票数 1
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中Logistic回归模型中变量实现的重要性？
python、scikit-learn、regression、pandas
用Python学习进行Logistic回归
在Logistic回归模型中，我们可以实现满足以下三个条件的变量：
自变量必须与因变量相关联。
自变量不得相互关联。
只有相关变量才能添加到模型中，否则就没有意义了。
我们可以使用Pearson相关来实现1点和2点，例如：
-自变量与因变量之间的相关性(targetVariable )
1. CORREL = data.corr().sort_values('TargetVariable')
--显示独立变量之间的Pearson相关性的lvl的热图(越接近0，相关性越低)。
2. sns.heatmap (data.corr(),
浏览 0提问于2020-03-03得票数 0
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海温图没有显示从字符串转换为数字的列
python、pandas、machine-learning、heatmap、seaborn
我有一个有12栏的熊猫数据。用海运的热图绘图时，只显示9列。其中三张(“卡”、“主人”、“自拍”)不见了。
我用于绘图的代码是：
sns.heatmap(data.corr(),xticklabels=True, yticklabels=True)
其中，data是我的dataframe的名称，缺少这3列，使用以下代码将其从字符串转换为数字：
data.selfemp[data.selfemp == 'yes'] = 1
data.selfemp[data.selfemp == 'no'] = 0
data.card[data.card ==
浏览 1提问于2018-07-05得票数 3
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在Matplotlib中并排绘制两个热图
python、matplotlib、subplot
我有一个函数，绘制DataFrame相关矩阵的热图。该函数如下所示：
def corr_heatmap(data):
columns = data.columns
corr_matrix = data.corr()
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 7))
mat = ax.matshow(corr_matrix, cmap='coolwarm')
ax.set_xticks(range(len(columns)))
ax.set_yticks(range(len(columns)))
浏览 0提问于2019-04-13得票数 4
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