sample_program_2_5.py

# -*- coding: utf-8 -*-
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@author: hkaneko
"""

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns

dataset = pd.read_csv('iris_without_species.csv', index_col=0)

correlation_coefficients = dataset.corr()  # 相関行列の計算
correlation_coefficients.to_csv('correlation_coefficients.csv')  # 相関行列を csv ファイルとして保存

# 以下で相関行列のヒートマップ (相関係数の値なし) を描画します
plt.rcParams['font.size'] = 12
sns.heatmap(correlation_coefficients[correlation_coefficients.columns[::-1]], vmax=1, vmin=-1, cmap='seismic', square=True, xticklabels=1, yticklabels=1)
#sns.heatmap(correlation_coefficients, vmax=1, vmin=-1, cmap='seismic', square=True, xticklabels=1, yticklabels=1)
plt.xlim([0, correlation_coefficients.shape[0]])
plt.ylim([0, correlation_coefficients.shape[0]])
plt.show()
# 以下で相関行列のヒートマップ (相関係数の値あり) を描画します
plt.rcParams['font.size'] = 12
sns.heatmap(correlation_coefficients[correlation_coefficients.columns[::-1]], vmax=1, vmin=-1, cmap='seismic', square=True, annot=True, xticklabels=1, yticklabels=1)
#sns.heatmap(correlation_coefficients, vmax=1, vmin=-1, cmap='seismic', square=True, annot=True, xticklabels=1, yticklabels=1)
plt.xlim([0, correlation_coefficients.shape[0]])
plt.ylim([0, correlation_coefficients.shape[0]])
plt.show()