SHARE
TWEET

Untitled

a guest Feb 27th, 2020 73 Never
Not a member of Pastebin yet? Sign Up, it unlocks many cool features!
  1. import pandas as pd
  2. import seaborn as sns
  3. import matplotlib.pyplot as plt
  4.  
  5. #прочитаем из csv-файла данные с описанием автомобилей и их расходом топлива
  6. cars = pd.read_csv('/datasets/auto_cons.csv')
  7.  
  8. #распечатаем его размер и первые 5 строк
  9. print(cars.shape)
  10. print(cars.head())
  11.  
  12. #посмотрим на сводную информацию о наборе данных
  13. print(cars.info())
  14.  
  15. #построим и отрисуем матрицу корреляций
  16. cm = cars.corr() #вычисляем матрицу корреляций
  17. fig, ax = plt.subplots()
  18.  
  19. #нарисуем тепловую карту с подписями для матрицы корреляций
  20. sns.heatmap(cm, annot = True, square=True)
  21. ax.set_ylim(7, 0) #корректировка "рваных" полей heatmap в последней версии библиотеки
  22. plt.show()
  23.  
  24. #построим попарные диаграммы рассеяния признак-целевая переменная для каждого признака
  25. for col in cars.drop('Расход топлива', axis = 1).columns:
  26.     sns.scatterplot(cars['Расход топлива'], col)
  27.     plt.show()
RAW Paste Data
We use cookies for various purposes including analytics. By continuing to use Pastebin, you agree to our use of cookies as described in the Cookies Policy. OK, I Understand
Top