第五章：Seaborn矩阵图 (Matrix Plots)

第五章：Seaborn矩阵图 (Matrix Plots) 第五章：Seaborn 矩阵图 (Matrix Plots) 5.1 矩阵图概述 矩阵图的核心思想是将二维数据以色彩编码的形式呈现出来，使得数据的模式和结构一目了然。在 Seaborn 中，我们主要关注两种类型的矩阵图： 热力图 (Heatmap): 使用颜色深浅来表示数值大小，常用于展示相关性矩阵、缺失值分布、以及各类数值型表格数据。 聚类图 (Clustermap): 在热力图的基础上，增加了层次聚类功能，能够同时对行和列进行聚类，揭示数据中的潜在结构和分组。 应用场景: 矩阵图在数据分析和可视化中有着广泛的应用，例如： 相关性分析: 可视化变量之间的相关性矩阵，快速识别强相关和弱相关变量。 缺失值可视化: 展示数据集中缺失值的分布情况，帮助了解数据质量。 特征重要性可视化: 在机器学习模型中，可以使用热力图展示特征的重要性或权重。 基因表达数据分析: 聚类图常用于基因表达数据分析，发现基因之间的共表达模式。 用户行为分析: 可以分析用户行为矩阵，例如用户对不同商品的评分，发现用户偏好和商品之间的关联。 混淆矩阵可视化: ...