Python, Pandas, Matplotlib을 활용한 상관관계 행렬 그리기

Python, Pandas, Matplotlib을 활용한 상관관계 행렬 그리기

라이브러리 설치

pip install pandas matplotlib

데이터 불러오기

import pandas as pd

data = pd.read_csv("https://www.ibm.com/docs/ko/spss-statistics/saas?topic=system-data-files")

상관관계 계수 계산

correlation = data.corr()

히트맵 그리기

import matplotlib.pyplot as plt

plt.matshow(correlation)
plt.xticks(range(len(correlation.columns)), correlation.columns)
plt.yticks(range(len(correlation.columns)), correlation.columns)
plt.colorbar()
plt.show()

상관관계 그래프 그리기

import seaborn as sns

sns.heatmap(correlation, annot=True)
plt.show()

추가 옵션

• cmap: 히트맵 색상 지정
• vmin & vmax: 히트맵 색상 범위 지정
• linewidths: 히트맵 격자선 두께 지정
• annot: 상관관계 계수 표시 여부 지정

팁

• 데이터 전처리 (정규화, 이상값 제거)
• 서로 다른 척도의 변수 비교 시 주의
• 상관관계 ≠ 인과관계

양탄자에서 포도즙 제거 방법

• 깨끗한 천으로 가능한 많은 포도즙을 흡수하십시오.
• 찬물로 얼룩을 헹구십시오.
• 탄산수를 사용하여 얼룩을 희석하십시오. (주의: 울에 안전한지 확인하십시오.)

세척:

• 양탄자 세척 용액을 만들어 찬물에 1 티스푼의 섬유 세탁제를 녹입니다.
• 얼룩에 용액을 바르고 5분 동안 그대로 두십시오.
• 깨끗한 천으로 얼룩을 닦아냅니다.

제거:

• 잔여 얼룩을 제거하기 위해 식초 용액을 사용하십시오. (주의: 울에 안전한지 확인하십시오.)
• 양탄자가 완전히 건조되도록 하십시오.

전문가에게 문의:

• 위의 방법으로 얼룩이 제거되지 않으면 전문 카펫 청소 업체에 문의하십시오.

추가 팁:

• 양탄자 라벨의 세탁 지침을 확인하십시오.
• 뜨거운 물이나 표백제를 사용하지 마십시오.
• 얼룩이 마르지 않도록 즉시 처리하십시오.
• 눈에 잘 띄지 않는 곳에서 테스트하십시오.

예제 코드

# 라이브러리 설치
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv("https://www.ibm.com/docs/ko/spss-statistics/saas?topic=system-data-files")

# 상관관계 계수 계산
correlation = data.corr()

# 히트맵 그리기
plt.matshow(correlation)
plt.xticks(range(len(correlation.columns)), correlation.columns)
plt.yticks(range(len(correlation.columns)), correlation.columns)
plt.colorbar()
plt.show()

# 상관관계 그래프 그리기
import seaborn as sns

sns.heatmap(correlation, annot=True)
plt.show()

• 위 코드는 예시이며, 데이터 및 분석 목적에 따라 수정될 수 있습니다.
• 추가 옵션 및 팁을 참고하여 코드를 개선할 수 있습니다.

추가 옵션

팁

상관관계 행렬 그리기: 대체 방법

import seaborn as sns

sns.heatmap(data.corr(), annot=True)
plt.show()

plotly 패키지:

import plotly.express as px

fig = px.imshow(data.corr())
fig.show()

ggplot2 패키지 (R)

library(ggplot2)

ggplot(data.corr(), aes_string(x = names(data), y = names(data))) +
  geom_tile(aes(fill = .)) +
  labs(x = "", y = "") +
  theme_minimal()

직접 그리기:

• 격자를 만들고 각 셀에 상관관계 계수를 표시합니다.
• 색상, 텍스트 크기 등을 사용하여 시각화를 개선합니다.

각 방법의 장점과 단점:

선택 가이드:

• 간편함: seaborn
• 다양한 옵션: plotly
• 세밀한 조정: ggplot2
• 완벽한 커스터마이징: 직접 그리기

추가 정보