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데이터 전처리 하면서 변수들간의 상관관계를 자주 보게 되는데 그런 관계에는 역시 산점도나 히트맵인데 이럴때마다 매번 찾아다니는 것이 번거로워서 코드를 올려놓기로 한다.
사이킷런에 아이리스 데이터를 가지고 간단하게 히트맵을 그려볼 수 있다.
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
iris=pd.DataFrame(iris['data'])
iris.corr()
matplotlib 라이브러리에서 pyplot을 임포트한다. 그리고 seaborn 패키지도 임포트한다.
seaborn.heatmap으로 실행하며, data를 입력해주고, annot=True는 주석으로 숫자(상관계수)를 명시하겠다는 것이다. fmt는 수치의 형식과 소수점자릿수를 명시할 수 있다.
linewidths는 네모칸 사이사이에 간격 수치를 나타내고, cmap은 보시다시피 색을 입력할 수 있다.
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.figure(figsize=(15,15))
sns.heatmap(data = data1.corr(), annot=True,
fmt = '.2f', linewidths=5, cmap='Reds')
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