我有一个包含大量特征的数据集，因此分析相关矩阵变得非常困难。我想绘制一个相关矩阵，我们可以使用dataframe.corr()熊猫库中的函数获取相关矩阵。熊猫库是否提供任何内置函数来绘制此矩阵？

您可以使用pyplot.matshow() 从matplotlib：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.matshow(dataframe.corr())
plt.show()

编辑：

在注释中，要求更改轴刻度标签。这是一个豪华的版本，它使用较大的图形尺寸绘制，具有与数据框匹配的轴标签，以及用于解释色阶的色条图例。

我将介绍如何调整标签的大小和旋转角度，并使用数字比例使颜色条和主图形的高度相同。

f = plt.figure(figsize=(19, 15))
plt.matshow(df.corr(), fignum=f.number)
plt.xticks(range(df.shape[1]), df.columns, fontsize=14, rotation=45)
plt.yticks(range(df.shape[1]), df.columns, fontsize=14)
cb = plt.colorbar()
cb.ax.tick_params(labelsize=14)
plt.title('Correlation Matrix', fontsize=16);

如果您的主要目标是可视化相关矩阵，而不是自己创建图表，则便捷的pandas 样式选项是可行的内置解决方案：

import pandas as pd
import numpy as np

rs = np.random.RandomState(0)
df = pd.DataFrame(rs.rand(10, 10))
corr = df.corr()
corr.style.background_gradient(cmap='coolwarm')
# 'RdBu_r' & 'BrBG' are other good diverging colormaps

请注意，这需要在支持渲染HTML的后端中，例如JupyterLab Notebook。（深色背景上的自动浅色文本来自现有PR，而不是最新发布的版本pandas0.23）。

造型

您可以轻松限制数字精度：

corr.style.background_gradient(cmap='coolwarm').set_precision(2)

或者，如果您更喜欢没有注释的矩阵，也可以完全删除数字：

corr.style.background_gradient(cmap='coolwarm').set_properties(**{'font-size': '0pt'})

样式文档还包括更高级样式的说明，例如如何更改鼠标指针悬停在其上方的单元格的显示。为了保存输出，您可以通过附加render()方法来返回HTML ，然后将其写入文件（或者只是截取屏幕快照，以减少非正式目的）。

时间比较

在我的测试中，速度是10x10矩阵的style.background_gradient()4倍，是plt.matshow()120x的120 倍sns.heatmap()。不幸的是，它的伸缩性不如plt.matshow()：对于100x100的矩阵，两者花费的时间大约相同，而plt.matshow()对于1000x1000的矩阵，两者的速度要快10倍。

保存

有几种方法可以保存样式化数据框：

• 通过追加render()方法返回HTML ，然后将输出写入文件。
• .xslx通过附加该to_excel()方法以条件格式另存为文件。
• 与imgkit结合以保存位图
• 截屏（出于非正式目的）。

熊猫> = 0.24的更新

通过设置axis=None，现在可以基于整个矩阵而不是每列或每行计算颜色：

corr.style.background_gradient(cmap='coolwarm', axis=None)

试试这个函数，它也显示相关矩阵的变量名：

def plot_corr(df,size=10):
    '''Function plots a graphical correlation matrix for each pair of columns in the dataframe.

    Input:
        df: pandas DataFrame
        size: vertical and horizontal size of the plot'''

    corr = df.corr()
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(size, size))
    ax.matshow(corr)
    plt.xticks(range(len(corr.columns)), corr.columns);
    plt.yticks(range(len(corr.columns)), corr.columns);

Seaborn的热图版本：

import seaborn as sns
corr = dataframe.corr()
sns.heatmap(corr, 
            xticklabels=corr.columns.values,
            yticklabels=corr.columns.values)

您可以通过绘制Seaborn的热图或熊猫的散点图来观察要素之间的关系。

散点矩阵：

pd.scatter_matrix(dataframe, alpha = 0.3, figsize = (14,8), diagonal = 'kde');

如果您还想可视化每个特征的偏斜度，请使用深浅的成对图。

sns.pairplot(dataframe)

SNS热图：

import seaborn as sns

f, ax = pl.subplots(figsize=(10, 8))
corr = dataframe.corr()
sns.heatmap(corr, mask=np.zeros_like(corr, dtype=np.bool), cmap=sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True),
            square=True, ax=ax)

输出将是要素的关联图。即见下面的例子。

杂货和洗涤剂之间的相关性很高。类似地：

1. 杂货和洗涤剂。

1. 牛奶和杂货
2. 牛奶和洗涤剂_纸

1. 牛奶和熟食
2. 冷冻和新鲜。
3. 冷冻和熟食。

从线对图：您可以从线对图或散布矩阵观察同一组关系。但是从这些我们可以说，数据是否是正态分布的。

注意：以上是从数据中提取的相同图形，用于绘制热图。

您可以从matplotlib使用imshow（）方法

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')

plt.imshow(X.corr(), cmap=plt.cm.Reds, interpolation='nearest')
plt.colorbar()
tick_marks = [i for i in range(len(X.columns))]
plt.xticks(tick_marks, X.columns, rotation='vertical')
plt.yticks(tick_marks, X.columns)
plt.show()

如果您df使用的是数据框，则可以简单地使用：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(15, 10))
sns.heatmap(df.corr(), annot=True)

statmodels图形还提供了一个很好的相关矩阵视图

import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

corr = dataframe.corr()
sm.graphics.plot_corr(corr, xnames=list(corr.columns))
plt.show()

为了完整起见，如果有人正在使用Jupyter，则是2019年底我所知道的seaborn最简单的解决方案：

import seaborn as sns
sns.heatmap(dataframe.corr())

与其他方法一起使用pairplot也会很好，它会给出所有情况的散点图，

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
rs = np.random.RandomState(0)
df = pd.DataFrame(rs.rand(10, 10))
sns.pairplot(df)

形式相关矩阵，在我的情况下zdf是我需要执行相关矩阵的数据帧。

corrMatrix =zdf.corr()
corrMatrix.to_csv('sm_zscaled_correlation_matrix.csv');
html = corrMatrix.style.background_gradient(cmap='RdBu').set_precision(2).render()

# Writing the output to a html file.
with open('test.html', 'w') as f:
   print('<!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-widthinitial-scale=1.0"><title>Document</title></head><style>table{word-break: break-all;}</style><body>' + html+'</body></html>', file=f)

然后我们可以截屏。或将html转换为图像文件。