Seaborn矩阵图 简介

矩阵数据的图被称为矩阵图。矩阵图是一个带有数值的彩色编码图，数据在行中，而数据在列中。你可以通过使用heatmap()或clustermap()函数在seaborn中创建矩阵图。

heatmap()用于将矩形数据制作成彩色编码的矩阵，Clustermap()用于将数据集绘制成分层聚类的热图。

为了将任何数据绘制成地图，我们需要导入数据。你可以使用seaborn库中的数据集，或者根据你的选择从其他地方导入。

Seaborn库中内置的数据集

Seaborn除了是一个统计图表工具包外，还包含各种默认数据集。我们将使用其中一个内置的数据集作为默认数据集的例子。

让我们考虑第一个例子中的提示数据集。小费 “数据集包括可能在餐馆吃过饭的人的信息，以及他们是否给服务员留下了小费，还有他们的性别、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，我们现在将使用提示数据集。要将数据集加载到一个数据框架中使用，可以使用以下方法。

load_dataset() 方法有助于将带有名称的数据集加载到一个数据结构中。

Tips=seaborn.load_dataset('tips')

上面这行代码有助于将名称为 “tips “的数据集加载到一个名为tips的数据结构中。

现在我们了解了如何加载一个现有的数据集，我们将继续了解矩阵图的工作。

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