산점도 맵 scatter map 그리기 (feat. matplotlib)

data는 캐글의 타이타닉 데이터를 사용함

참고자료: https://blog.naver.com/breezehome50/222352652567

[파이썬 시각화] 상관관계 분석 (Correlation Plot)

 

feature = ['Survived', 'Pclass', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare','Sex_binary']
corr_feature = train_data[feature].corr()
fig = plt.figure(figsize=(20,20))

n_feature = len(feature)
for i in range(n_feature):
    for j in range(n_feature):
        ax = fig.add_subplot(n_feature,n_feature, i*n_feature + j + 1)
        plt.scatter(feature[j], feature[i], data=train_data, s=9)

        if i == n_feature-1:
            plt.xlabel(feature[j], fontsize=12)
        if j == 0:
            plt.ylabel(feature[i], fontsize=12)
        ax.annotate(np.round(corr_feature.loc[feature[i], feature[j]],3), xy=(1,0), xycoords='axes fraction', fontsize=16, horizontalalignment='right',verticalalignment='bottom')

plt.show()

 

결과

 

알게된 것

age처럼 다양한 숫자를 가진게 아닌 이상 그림을 볼 이유가 없었다. 간단히 상관계수만 뽑아봐도 되겠더라.

 

상관계수 뽑기

corr = train_data.corr(numeric_only = True)
corr