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法律研究如何在 Matplotlib 中使用 Clustermap 類繪製聚類圖
假設你有含有多個變數和資料點的給定資料集，則可以透過使用 Clustermaps 類來繪製給定資料點的聚類圖。
在此示例中，我們將從以下網站匯入葡萄酒質量資料集：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine+quality。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns sns.set(style='white') #Import the dataset wine_quality = pd.read_csv(‘winequality-red.csv’ delimeter=‘;’)
假設我們有葡萄酒質量資料集的原始資料和相關的相關矩陣資料。
現在，讓我們繪製資料的聚類圖，
row_colors = wine_quality["quality"].map(dict(zip(wine_quality["quality"].unique(),"rbg")))
g = sns.clustermap(wine_quality.drop('quality',axis=1),standard_scale=1, robust=True,row_colors=row_colors, cmap='viridis')繪製以下資料集的聚類圖，
g = sns.clustermap(corr, figsize=(10,8), z_score=1, cbar_kws={"label":"color bar"})輸出
更新於： 2021-2-23
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