Seaborn 矩阵图简介

矩阵数据的绘图称为矩阵图。矩阵图是一个彩色编码的图形，其中包含值、行数据和列数据。您可以通过使用heatmap()或clustermap()函数在seaborn中创建矩阵图。

heatmap()用于将矩形数据生成为彩色编码的矩阵，而clustermap()用于绘制数据集的层级聚类热图。

要将任何数据绘制到地图中，我们需要导入该数据。您可以使用seaborn库中提供的数据集，也可以根据您的选择从其他地方导入数据。

Seaborn库中的内置数据集

Seaborn除了是一个统计图表工具包之外，还包含各种默认数据集。我们将使用内置数据集中的一个作为默认数据集的示例。

让我们在第一个示例中考虑tips数据集。’tips’数据集包含关于可能在餐厅就餐并是否为服务员留下小费的人的信息，以及他们的性别、吸烟状况和其他因素。

Seaborn.get_dataset_names()方法可用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”tips”数据集。为了将数据集加载到数据帧中进行使用，可以使用以下方法。

load_dataset() 方法可以将数据集加载到具有指定名称的数据结构中。

Tips=seaborn.load_dataset('tips')

上面的代码行帮助将名为 ‘tips’ 的数据集加载到名为 tips 的数据结构中。

现在我们已经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。

下面的文章将讨论矩阵绘图、heatmap()和clustermap()。