Seaborn 矩阵图 - 简介

矩阵数据的图形称为矩阵图。矩阵图是一个颜色编码的图形，其中包含值、行中的数据和列中的数据。您可以使用 seaborn 中的 heatmap() 或 clustermap() 函数创建矩阵图。

Heatmap() 用于将矩形数据作为颜色编码的矩阵生成，而 Clustermap() 用于将数据集绘制为分层聚类的热图。

要将任何数据绘制到地图中，我们需要导入数据。您可以使用 seaborn 库中可用的数据集，也可以根据您的选择从其他地方导入它们。

Seaborn 库中的内置数据集

除了是一个统计图表工具包之外，Seaborn 还包含各种默认数据集。我们将使用其中一个内置数据集作为默认数据集的示例。

让我们在第一个示例中考虑 tips 数据集。'tips' 数据集包含有关可能在餐厅就餐的人的信息，以及他们是否为服务员留下小费，以及他们的性别、吸烟状况和其他因素。

Seaborn.get_dataset_names() 方法有助于检索所有内置数据集的名称。

seaborn.get_dataset_names() 
>> ['anagrams', 'anscombe', 'attention', 'brain_networks', 'car_crashes', 'diamonds', 'dots', 'exercise', 'flights', 'fmri', 'gammas', 'geyser', 'iris', 'mpg', 'penguins', 'planets', 'taxis', 'tips', 'titanic']

从上面的列表中，我们现在将使用 tips 数据集。要将数据集加载到数据框中以供使用，可以使用以下方法。

load_dataset() 方法有助于将具有指定名称的数据集加载到数据结构中。

Tips=seaborn.load_dataset('tips')

以上代码行有助于将名称为“tips”的数据集加载到名为 tips 的数据结构中。

现在我们了解了如何加载现有数据集，我们将继续了解矩阵图的工作原理。

将在接下来的文章中讨论矩阵图 heatmap() 和 clustermap()。