如何为高维数据集绘制热图？

Question

如果您能让我知道如何为具有大约 150 个特征的大型数据集绘制高分辨率热图，我将不胜感激。

我的代码如下：

XX = pd.read_csv('Financial Distress.csv')

y = np.array(XX['Financial Distress'].values.tolist())
y = np.array([0 if i > -0.50 else 1 for i in y])
XX = XX.iloc[:, 3:87]
df=XX
df["target_var"]=y.tolist()
target_var=["target_var"]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
correlation = df.select_dtypes(include=['float64',
                                             'int64']).iloc[:, 1:].corr()
sns.heatmap(correlation, ax=ax, vmax=1, square=True)
plt.xticks(rotation=90)
plt.yticks(rotation=360)
plt.title('Correlation matrix')
plt.tight_layout()
plt.show()
k = df.shape[1]  # number of variables for heatmap
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 9))
corrmat = df.corr()
# Generate a mask for the upper triangle
mask = np.zeros_like(corrmat, dtype=np.bool)
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True
cols = corrmat.nlargest(k, target_var)[target_var].index
cm = np.corrcoef(df[cols].values.T)
sns.set(font_scale=1.0)
hm = sns.heatmap(cm, mask=mask, cbar=True, annot=True,
                 square=True, fmt='.2f', annot_kws={'size': 7},
                 yticklabels=cols.values,
                 xticklabels=cols.
                 values)
plt.xticks(rotation=90)
plt.yticks(rotation=360)
plt.title('Annotated heatmap matrix')
plt.tight_layout()
plt.show()

它工作正常，但为具有超过 40 个特征的数据集绘制的热图太小。

提前致谢，

Answer 1

如果我正确理解你的问题，我认为你所要做的就是增加你的图形大小：

f, ax = plt.subplots(figsize=(20, 20))

代替

f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 9))