Seaborn 矩阵图 - 简介
矩阵数据图称为矩阵图。 矩阵图是一种颜色编码的图形，其中包含值、行中的数据和列中的数据。 您可以使用 heatmap() 或 clustermap() 函数在 seaborn 中创建矩阵图。
Heatmap() 用于生成矩形数据作为颜色编码矩阵，Clustermap() 用于将数据集绘制为分层聚类热图。
要将任何数据绘制成图，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
Seaborn 除了作为统计图表工具包之外，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。
让我们考虑第一个示例中的提示数据集。 "tips"(小费)数据集包含有关可能在餐厅用餐的人的信息，他们是否给服务员小费，以及他们的性别、吸烟状况和其他因素。
Seaborn.get_dataset_names() 方法有助于检索内置数据集的所有名称。
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，我们现在将使用提示数据集。 要将数据集加载到数据框中使用，可以使用以下方法。
load_dataset() 方法有助于将具有名称的数据集加载到数据结构中。
Tips=seaborn.load_dataset('tips')
上面的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。
既然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。
| S.No | 方法和说明 |
|---|---|
| 1 | Heatmap() 将矩形数据生成为颜色编码矩阵。 |
| 2 | Clustermap() 将数据集绘制为分层聚类热图。 |
矩阵图、heatmap() 和 clustermap() 将在接下来的文章中讨论。
