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Deep Dive into the seaborn Visualization
course content

Conteúdo do Curso

Deep Dive into the seaborn Visualization

Deep Dive into the seaborn Visualization

1. Light Start
Reading the FileColors
2. Distributions of Data
HistplotKdeplotRugplotEcdfplotChallengeDisplot
3. Categorical Plot Types
StripplotSwarmplotBoxplotViolinplotBarplotPointplotChallengeCatplot
4. Matrix Plots
HeatmapClustermap
5. Multi-Plot Grids
FacetGridPairGridJointGrid
6. Regression Models
RegplotLmplot

bookClustermap

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

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Tarefa

  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.

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Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 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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  • 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;
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