相关性

用 Python 分析 IoT 数据

Matthias Voppichler

IT Developer

df.corr()

print(data.corr())

             temperature  humidity  sunshine  light_veh  heavy_veh
temperature     1.000000 -0.734430  0.611041   0.401997   0.408936
humidity       -0.734430  1.000000 -0.637761  -0.313952  -0.318198
sunshine        0.611041 -0.637761  1.000000   0.408854   0.409363
light_veh       0.401997 -0.313952  0.408854   1.000000   0.998473
heavy_veh       0.408936 -0.318198  0.409363   0.998473   1.000000
用 Python 分析 IoT 数据

热力图

sns.heatmap(data.corr(), annot=True)

数据相关性的热力图

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热力图

sns.heatmap(data.corr(), annot=True)

数据相关性的热力图——高负相关高亮（temperature / humidity）

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热力图

sns.heatmap(data.corr(), annot=True)

数据相关性的热力图——正相关高亮（sunshine / temperature）

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热力图

sns.heatmap(data.corr(), annot=True)

数据相关性的热力图——极高正相关高亮（轻/重型车辆）

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成对图

sns.pairplot(data)

4列的成对图

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小结

  • 热力图
    • 负相关
    • 正相关
    • 相关系数接近 1
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让我们来练习！

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