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Clustermap | Matrix Plots
Deep Dive into the seaborn Visualization
course content

Contenido del Curso

Deep Dive into the seaborn Visualization

Deep Dive into the seaborn Visualization

1. Light Start
2. Distributions of Data
3. Categorical Plot Types
4. Matrix Plots
5. Multi-Plot Grids
6. Regression Models

bookClustermap

A clustermap is a matrix plot with a heatmap and two clustering dendrograms (learn more: Machine Learning).

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Tarea

  1. Create the clustermap using the seaborn library:
  • Add the data for the clustermap. Input only the name of the DataFrame;
  • Set the 'vlag' cmap;
  • Set the standard_scale parameter equals 1;
  • Set the 'single' method parameter;
  • Set the 'correlation' metric parameter;
  • Add the annot;
  • Set the vmin parameter equals 0 and vmax parameter equals 10;
  • Display the plot.

Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 4. Capítulo 2
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  • Add the data for the clustermap. Input only the name of the DataFrame;
  • Set the 'vlag' cmap;
  • Set the standard_scale parameter equals 1;
  • Set the 'single' method parameter;
  • Set the 'correlation' metric parameter;
  • Add the annot;
  • Set the vmin parameter equals 0 and vmax parameter equals 10;
  • Display the plot.

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  • Add the data for the clustermap. Input only the name of the DataFrame;
  • Set the 'vlag' cmap;
  • Set the standard_scale parameter equals 1;
  • Set the 'single' method parameter;
  • Set the 'correlation' metric parameter;
  • Add the annot;
  • Set the vmin parameter equals 0 and vmax parameter equals 10;
  • Display the plot.

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  • Set the 'vlag' cmap;
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  • Set the 'correlation' metric parameter;
  • Add the annot;
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