Seaborn绘图优化–矩阵可视化

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所属分类:python数据分析
摘要这一篇我们介绍一下关于矩阵可视化的内容, 同时我们看一下使用Seaborn进行绘图的时候的一些设置是如何进行的.

简介

这一篇文章主要会讲关于矩阵的可视化, 有的时候我们求了相关系数矩阵等, 当变量比较多的时候, 直接看数值的大小就不是很直观, 这个时候将其可视化就会很直观.

注意: 当出现负数的时候, 我们可以将其平方或是求绝对值, 这样可以体现出大小的关系.

下面是两个参考的链接.

这里我们除了看一下矩阵的可视化, 还可以看一下如何使用Seaborn来添加label, 或是改变label字体的大小, 设置标题等操作.

一个具体的例子

我们看一个具体的例子. 下面这个例子是在计算因子分析的时候得到的结果, 我们想要看隐变量主要和哪些观测变量有关, 我们会求得一个矩阵, 如下所示:

Seaborn绘图优化--矩阵可视化

我们直接看这个是不直观的, 无法知道哪些大哪些小, 于是我们要将其可视化, 我们使用下面的方式进行可视化.

  1. df_cm = pd.DataFrame(np.abs(fa.loadings_), index=df.columns)
  2. plt.figure(figsize = (14,14))
  3. ax = sns.heatmap(df_cm, annot=True, cmap="BuPu")
  4. # 设置y轴的字体的大小
  5. ax.yaxis.set_tick_params(labelsize=15)
  6. plt.title('Factor Analysis', fontsize='xx-large')
  7. # Set y-axis label
  8. plt.ylabel('Sepal Width', fontsize='xx-large')
  9. plt.savefig('factorAnalysis.png', dpi=500)

得到了下面的效果, 可以看到这样的结果还是可以的. 可以看到每一个隐变量分别对应的变量.

Seaborn绘图优化--矩阵可视化
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王 茂南

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