Тепловая карта с использованием Python
В Data Science тепловая карта используется для понимания взаимосвязи между различными функциями в наборе данных. Она представляет числа в форме цветной палитры, так что более темные оттенки представляют высокую степень взаимосвязи между элементами, а более светлые оттенки представляют собой низкую степень взаимосвязи между элементами. Теперь давайте посмотрим, как визуализировать тепловую карту с помощью Python.
В Python есть много библиотек для визуализации тепловой карты, но самый простой способ - использовать библиотеку Seaborn в Python. Ниже показано, как визуализировать тепловую карту с помощью Python:
import pandas as pd
movies = pd.read_csv("example.csv")
movies['Rotten Tomatoes'] = movies["Rotten Tomatoes"].str.replace("%", "").astype(float)
movies.drop("Type", inplace=True, axis=1)
correlations = movies.corr(method='pearson')
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.heatmap(correlations, cmap="coolwarm")
plt.show()
На рисунке выше вы можете видеть, что он представляет разные цветовые вариации. Мы также можем отобразить степень взаимосвязи (которая находится между -1 и 1) на тепловой карте:
sns.heatmap(correlations, cmap="coolwarm", annot=True)
plt.show()
