Seaborn 矩陣圖 - 簡介

矩陣資料的圖形稱為矩陣圖。矩陣圖是一個顏色編碼的圖形，其中包含值、行中的資料和列中的資料。您可以使用 seaborn 中的 heatmap() 或 clustermap() 函式建立矩陣圖。

Heatmap() 用於將矩形資料作為顏色編碼的矩陣生成，而 Clustermap() 用於將資料集繪製為分層聚類的熱圖。

要將任何資料繪製到地圖中，我們需要匯入資料。您可以使用 seaborn 庫中可用的資料集，也可以根據您的選擇從其他地方匯入它們。

Seaborn 庫中的內建資料集

除了是一個統計圖表工具包之外，Seaborn 還包含各種預設資料集。我們將使用其中一個內建資料集作為預設資料集的示例。

讓我們在第一個示例中考慮 tips 資料集。'tips' 資料集包含有關可能在餐廳就餐的人的資訊，以及他們是否為服務員留下小費，以及他們的性別、吸菸狀況和其他因素。

Seaborn.get_dataset_names() 方法有助於檢索所有內建資料集的名稱。

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']

從上面的列表中，我們現在將使用 tips 資料集。要將資料集載入到資料框中以供使用，可以使用以下方法。

load_dataset() 方法有助於將具有指定名稱的資料集載入到資料結構中。

Tips=seaborn.load_dataset('tips')

以上程式碼行有助於將名稱為“tips”的資料集載入到名為 tips 的資料結構中。

現在我們瞭解瞭如何載入現有資料集，我們將繼續瞭解矩陣圖的工作原理。

將在接下來的文章中討論矩陣圖 heatmap() 和 clustermap()。