agrandir la carte thermique de Seaborn

16

Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen d'imprimer l'intégralité dfquelle que soit sa taille ou de contrôler la taille de la carte thermique?

visualization pandas plotting machine-learning neural-network svm decision-trees svm efficiency python linear-regression machine-learning nlp topic-model lda named-entity-recognition naive-bayes-classifier association-rules fuzzy-logic kaggle deep-learning tensorflow inception classification feature-selection feature-engineering machine-learning scikit-learn tensorflow keras encoding nlp text-mining nlp rnn python neural-network feature-extraction machine-learning predictive-modeling python r linear-regression clustering r ggplot2 neural-network neural-network training python neural-network deep-learning rnn predictive-modeling databases sql programming distribution dataset cross-validation neural-network deep-learning rnn machine-learning machine-learning python deep-learning data-mining tensorflow visualization tools sql embeddings orange feature-extraction unsupervised-learning gan machine-learning python data-mining pandas machine-learning data-mining bigdata apache-spark apache-hadoop deep-learning python convnet keras aggregation clustering k-means r random-forest decision-trees reference-request visualization data pandas plotting neural-network keras rnn theano deep-learning tensorflow inception predictive-modeling deep-learning regression sentiment-analysis nlp encoding deep-learning python scikit-learn lda convnet keras predictive-modeling regression overfitting regression svm prediction machine-learning similarity word2vec information-retrieval word-embeddings neural-network deep-learning rnn

— Gilbert
source

Je suis un peu confus, voulez-vous imprimer df.corr()ou modifier la taille de la carte thermique?

— Icyblade

@Gilbert Vous pouvez masquer la carte thermique de telle sorte que la moitié supérieure ou la moitié inférieure ne soient affichées que

— entrez ML

Idéalement, je souhaite augmenter la taille de la carte thermique.

— Gilbert

18

J'ai découvert comment augmenter la taille de mon tracé avec le code suivant ...

plt.subplots(figsize=(20,15))
sns.heatmap(corr)

— Gilbert
source

Vérifiez la réponse vous-même s'il vous plaît :-)

— Icyblade

3

Cela fonctionnerait également.

plt.figure(figsize=(20,15))
ax=subplot(111)
sns.heatmap(corr,ax=ax)

— rraadd88
source

0

plt.figure(figsize=(20,15))

pltn'est pas toujours défini, je peux utiliser seaborn sans plt.

Pour utiliser la ligne ci-dessus, vous devez également importer plt comme:

from matplotlib import plt

— Marco Amato
source

import matplotlib.pyplot as plt

— grofte le

0

L'idée de base est d'augmenter la taille par défaut de la figure dans votre outil de traçage. Vous devez importer matplotlib et définir une taille de figure par défaut ou simplement la taille de figure actuelle sur une plus grande. De plus, Seaborn est construit au-dessus de Matplotlib. Vous devez installer et importer matplitlib pour utiliser au mieux la bibliothèque seaborn.

— Vivek Khetan
source

0

Cela fonctionnera également et permettra de paramétrer l'échelle. La taille de la figure peut même être ajustée après le traçage.

fig = plt.gcf()  # or by other means, like plt.subplots
figsize = fig.get_size_inches()
fig.set_size_inches(figsize * 1.5)  # scale current size by 1.5

fig.set_size_inches

fig.get_size_inches

— craymichael
source