상관관계 히트맵 그리기

정말 간단한 분석을 할 때, 상관관계를 파악해야할 때가 있습니다.

 

이런저런 옵션들을 생각하고 쓰는 게 불편 할 수도 있는데, 묻지도말고 따지지도 않고 활용할 때는 전 아래의 코드를 계속 해서 사용합니다.

def heatmap_visualization(df, figsize = (15,8)):
  cm = df.corr()
  f, ax = plt.subplots(figsize=figsize)
  sns.heatmap(data = cm, annot=True, square=True, fmt = '.2f', 
  			  linewidths=.5, cmap='Reds', vmin = -1, vmax = 1)

위 그림같이 출력이 되며, 데이터가 많으면 figsize만 그냥 임의로 조정한다면 빠르게 상관관계를 파악 할 수 있습니다.

 

* 수정

그림에 최소값이 0.3인데 저는 vmin = -1로 조정하여 주로 사용합니다. 그림과는 조금 다를 수 있습니다.