Показывать только первый столбец в корреляционной матрице в Python - PullRequest
0 голосов
/ 12 апреля 2020

Я создал матрицу корреляции для pandas кадра данных, используя seaborn со следующими командами:

corrMatrix = df.corr()
#sns.heatmap(corrMatrix, annot=True)
#plt.show()

ax = sns.heatmap(
    corrMatrix, 
    vmin=-1, vmax=1, center=0,
    cmap=sns.diverging_palette(20, 220, n=200),
    square=True, annot=True
)
ax.set_xticklabels(
    ax.get_xticklabels(),
    rotation=45,
    horizontalalignment='right'
);

Я получаю следующий матричный график:

enter image description here

Как вы можете замаскировать матрицу корреляции, чтобы показать только первый столбец матрицы? Также хотелось бы, чтобы легенда показалась справа.

enter image description here

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 12 апреля 2020

В вашем случае x - это corrMatrix[['# of Prophages']]

df = pd.DataFrame({'A': np.random.rand(8), 'B': np.random.rand(8)})
corr = df.corr()

x = corr[['A']]
sns.heatmap(x)

corr:

    A            B
A   1.000000    -0.192375
B   -0.192375   1.000000

sns.heatmap (corr ):

enter image description here

sns.heatmap (x):

enter image description here

Это может помочь вам:

Кредит идет на unutbu

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import seaborn.matrix as smatrix

sns.set()

flights_long = sns.load_dataset("flights")
flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers")
flights = flights.reindex(flights_long.iloc[:12].month)
sns.heatmap(flights)

Результат:

enter image description here


columns = [1953]
myflights = flights.copy()
mask = myflights.columns.isin(columns)
myflights.loc[:, mask] = 0
arr = flights.values
vmin, vmax = arr.min(), arr.max()
sns.heatmap(flights, mask=myflights, annot=True, fmt="d", vmin=vmin, vmax=vmax)

Выход:

enter image description here


columns = [1953]
myflights = flights.copy()
mask = myflights.columns.isin(columns)
myflights = myflights.loc[:, mask]
arr = flights.values
vmin, vmax = arr.min(), arr.max()
sns.heatmap(myflights, annot=True, fmt="d", vmin=vmin, vmax=vmax)

Выход:

enter image description here

1 голос
/ 12 апреля 2020

Это сработало для меня на фиктивных данных:

df = pd.DataFrame(corrMatrix['# of Prophages'],
              index=corrMatrix.index)

sns.heatmap(df, annot=True, fmt="g", cmap='viridis')

plt.show()

Это было адаптировано из этого ответа: Тепловая карта Seaborn с одной колонкой

...