МАТРИЦА КОРРЕЛЯЦИИ PYTHON

Матрица корреляции в Python является инструментом для оценки связи между несколькими переменными. Она показывает, насколько две переменные связаны друг с другом и помогает в понимании их взаимосвязи.

Для создания матрицы корреляции в Python используется библиотека pandas. Для начала необходимо импортировать библиотеку:

import pandas as pd

Затем нужно создать DataFrame, содержащий переменные, для которых мы хотим построить матрицу корреляции. В этом примере я буду использовать данные о продажах книг:

data = {'Sales': [100, 150, 200, 250, 300],
'Advertising': [50, 75, 100, 125, 150],
'Revenue': [30, 45, 60, 75, 90],
'Profit': [10, 15, 20, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

Для построения матрицы корреляции нужно использовать метод corr().

corrMatrix = df.corr()

Метод corr() вычисляет коэффициент корреляции Пирсона по умолчанию, который измеряет линейную связь между двумя переменными. Результатом будет матрица корреляции, содержащая все возможные пары переменных и коэффициенты корреляции между ними.

Для визуализации матрицы корреляции можно использовать библиотеку seaborn:

import seaborn as sns
sns.heatmap(corrMatrix, annot=True)

Тепловая карта (heatmap) позволяет быстро определить, какие пары переменных имеют сильную связь, а какие – слабую.

29 Вложенные списки Python

Корреляция и ковариация двумерной случайной величины

Матрица корреляций

Лекция 14: Линейная регрессия и корреляция

4.7 Умножение матриц 🌶️. \

МАТРИЦА на Python [Pygame+Random] / v1

Основы NumPy Python - Массивы, Матрицы И Операции Над Ними

BLGPG-8501C478B74C-24-09-19-06

Новые материалы: