Seaborn FacetGrid

Question

के साथ सहसंबंध गर्मी के साथ प्लॉटिंग मैं प्रत्येक लेबल के लिए डेटा बिंदुओं की विशेषताओं के सहसंबंध का प्रतिनिधित्व करने वाले हीटमैप्स के साथ एक एकल छवि बनाने की कोशिश कर रहा हूं। Seaborn के साथ मैं बहुत

grouped = df.groupby('target') 
sns.heatmap(grouped.get_group('Class_1').corr()) 

एक तरह एकल वर्ग जो समझ में आता है कि मैं इस मिल के लिए एक हीटमैप बना सकते हैं:

लेकिन फिर मैं की तरह सभी लेबल की सूची बनाने की कोशिश इसलिए:

g = sns.FacetGrid(df, col='target') 
g.map(lambda grp: sns.heatmap(grp.corr())) 

और उदासी मैं इस जो मेरे लिए कोई मतलब नहीं है मिलती है:

Answer 1

अगर आप map के बजाय map_dataframe का उपयोग करते हैं तो आप इसे केवल समुद्री तट के साथ बहुत ही दृढ़ता से कर सकते हैं।

g = sns.FacetGrid(df, col='target') 
g.map_dataframe(lambda data, color: sns.heatmap(data.corr(), linewidths=0)) 

@mwaskom उसकी टिप्पणी में बताते हैं कि यह एक अच्छा विचार स्पष्ट रूप से रंग मैप की सीमा तय हो सकता है ताकि विभिन्न पहलुओं और सीधे तुलना की जा सकती। documentation का वर्णन करता है प्रासंगिक heatmap पैरामीटर:

vmin, VMAX: तैरता है, वैकल्पिक

मान रंग मैप एंकर करने के लिए, अन्यथा वे डेटा और अन्य कीवर्ड तर्क पर आधारित हैं। जब एक अलग डेटासेट अनुमानित है, तो इन मानों में से एक को अनदेखा किया जा सकता है।

Answer 2

FacetGrid बिना

, लेकिन एक स्तंभ में प्रत्येक समूह के लिए एक corr हीटमैप बनाने:

import pandas as pd 
import seaborn as sns 
from numpy.random import randint 
import matplotlib.pyplot as plt 


df = pd.DataFrame(randint(0,10,(200,12)),columns=list('abcdefghijkl')) 
grouped = df.groupby('a') 
rowlength = grouped.ngroups/2 # fix up if odd number of groups 
fig, axs = plt.subplots(figsize=(9,4), nrows=2, ncols=rowlength) 

targets = zip(grouped.groups.keys(), axs.flatten()) 
for i, (key, ax) in enumerate(targets): 
    sns.heatmap(grouped.get_group(key).corr(), ax=ax, 
       xticklabels=(i >= rowlength), 
       yticklabels=(i%rowlength==0), 
       cbar=False) # Use cbar_ax into single side axis 
    ax.set_title('a=%d'%key) 
plt.show() 

हो सकता है कि वहाँ एक लैम्ब्डा सही ढंग से के माध्यम से g.facet_data() जनरेटर से डेटा पारित करने के लिए स्थापित करने के लिए एक रास्ता है heatmap पर जाने से पहले corr।