상관관계 히트맵
Coddy Machine Learning 여정의 머신러닝을 위한 통계 섹션에 포함된 레슨. 64개 중 32번째.
스무 개 특성으로 된 행렬은 숫자들로 가득한 벽과 같습니다. 히트맵은 각 셀에 색을 입혀, 강한 상관관계가 있는 쌍이 한눈에 드러나게 합니다. 영화관의 8일:
이 코드는 다음을 그립니다:
cinema = pd.DataFrame({
"tickets": [120, 340, 210, 410, 180, 290, 380, 150],
"popcorn": [70, 150, 100, 200, 95, 120, 170, 60],
"temp_c": [24, 12, 15, 9, 20, 19, 11, 22],
"staff": [6, 5, 8, 7, 5, 6, 6, 8],
})
corr = cinema.corr()
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(corr, cmap="coolwarm", vmin=-1, vmax=1)
fig.colorbar(im)
ax.set_xticks(range(4), corr.columns)
ax.set_yticks(range(4), corr.columns)
ax.set_title("Cinema Correlations")
plt.show()vmin=-1, vmax=1은 색상을 고정합니다. 빨간색은 1, 흰색은 0, 파란색은 -1입니다. fig.colorbar(im)은 색상 범례를 추가하고, set_xticks(positions, labels)는 셀에 이름을 붙입니다.
티켓과 팝콘은 함께 빨갛게 빛나고, 따뜻한 날은 둘 다와 대비되어 파랗다. 인력 배치는 거의 중요하지 않다.
챌린지
중급스마트워치에 30일간의 데이터가 watch.csv에 기록되어 있습니다. 텍스트 weekday 열과 숫자 열 5개가 있습니다.
- 숫자 열들의 상관 행렬을 계산하세요.
- 색상 막대와 함께 -1에서 1까지의
coolwarm히트맵으로 그리세요. - 가로축과 세로축 눈금에 열 이름을 표시하고, 제목을
Watch Data로 설정한 다음 표시하세요.
프로그램은 아무것도 출력하지 않습니다. 다른 소유자의 열 3개를 사용하면 차트는 다음과 같이 표시됩니다.
직접 해보기
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
watch = pd.read_csv("watch.csv")
# 아래에 코드를 작성하세요
실력 점검이 레슨에는 짧은 퀴즈가 포함되어 있습니다. 레슨을 시작해 문제를 풀고 진행 상황을 기록하세요.
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