Python-相关关系矩阵的3种展示技巧:corr()-热力图-条形图
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发布时间：2024-10-23 23:53
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时间：2024-10-27 14:01
Python中展示相关关系矩阵的三种巧妙方式
在Python数据分析中，有三种常见的方法来呈现相关关系矩阵，分别是:
基础corr()函数：这是最直接且简洁的方法。使用df.corr()函数，你可以快速得到一个矩阵，直观展示变量之间的相关性。虽然可能不如其他可视化方式花哨，但其独特性在于它的简洁性和实用性。
热力图（sns.heatmap）：对于追求视觉冲击力的用户，sns.heatmap是一个更高级的选择。它通过颜色的深浅展示变量之间的相关强度，既直观又易于理解。
条形图（正负系数分离）：如果你想要一个更清晰的正负关系展示，横向条形图是个不错的选择。这种方法将正相关和负相关分开呈现，虽然不如热力图酷炫，但更易于解读和比较。
这些技巧并非所有场景都适用，但它们各自有其优势，特别是在特定的分析需求和审美偏好下。对于这些技巧，你可以参考权威的Python数据分析书籍，如那些被广泛认可的神作。
