{"id":826,"date":"2023-07-28T15:10:19","date_gmt":"2023-07-28T15:10:19","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/python-korrelationsmatrix\/"},"modified":"2023-07-28T15:10:19","modified_gmt":"2023-07-28T15:10:19","slug":"python-korrelationsmatrix","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/python-korrelationsmatrix\/","title":{"rendered":"So erstellen sie eine korrelationsmatrix in python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Eine M\u00f6glichkeit, die Beziehung zwischen zwei Variablen zu quantifizieren, ist die Verwendung des <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pearson-korrelationskoeffizient-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pearson-Korrelationskoeffizienten<\/a> , der ein Ma\u00df f\u00fcr den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen ist <em>.<\/em><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es nimmt einen Wert zwischen -1 und 1 an, wobei:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">-1 zeigt eine vollkommen negative lineare Korrelation an.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">0 bedeutet keine lineare Korrelation.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">1 zeigt eine vollkommen positive lineare Korrelation an.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Je weiter der Korrelationskoeffizient von Null entfernt ist, desto st\u00e4rker ist die Beziehung zwischen den beiden Variablen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In manchen F\u00e4llen m\u00f6chten wir jedoch die Korrelation zwischen mehreren Variablenpaaren verstehen. In diesen F\u00e4llen k\u00f6nnen wir eine <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/wie-man-eine-korrelationsmatrix-liest\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Korrelationsmatrix<\/a> erstellen, bei der es sich um eine quadratische Tabelle handelt, die die Korrelationskoeffizienten zwischen mehreren paarweisen Kombinationen von Variablen zeigt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie eine Korrelationsmatrix in Python erstellen und interpretieren.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>So erstellen Sie eine Korrelationsmatrix in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um eine Korrelationsmatrix in Python zu erstellen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Erstellen Sie den Datensatz.<\/strong><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> pd\n\ndata = {'assists': [4, 5, 5, 6, 7, 8, 8, 10],\n        'rebounds': [12, 14, 13, 7, 8, 8, 9, 13],\n        'points': [22, 24, 26, 26, 29, 32, 20, 14]\n        }\n\ndf = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> (data, columns=['assists','rebounds','points'])\ndf\n\n   assist rebound points\n0 4 12 22\n1 5 14 24\n2 5 13 26\n3 6 7 26\n4 7 8 29\n5 8 8 32\n6 8 9 20\n7 10 13 14\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Erstellen Sie die Korrelationsmatrix.<\/strong><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create correlation matrix<\/span>\ndf. <span style=\"color: #3366ff;\">corr<\/span> ()\n\n                assists rebound points\nassists 1.000000 -0.244861 -0.329573\nrebounds -0.244861 1.000000 -0.522092\npoints -0.329573 -0.522092 1.000000\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create same correlation matrix with coefficients rounded to 3 decimals<\/span> \ndf. <span style=\"color: #3366ff;\">corr<\/span> (). <span style=\"color: #3366ff;\">round<\/span> (3)\n\t       assists rebound points\nassists 1.000 -0.245 -0.330\nrebounds -0.245 1.000 -0.522\npoints -0.330 -0.522 1.000\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Interpretieren Sie die Korrelationsmatrix.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Korrelationskoeffizienten entlang der Diagonalen der Tabelle sind alle gleich 1, da jede Variable perfekt mit sich selbst korreliert.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Alle anderen Korrelationskoeffizienten geben die Korrelation zwischen verschiedenen paarweisen Kombinationen von Variablen an. Zum Beispiel:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der Korrelationskoeffizient zwischen Assists und Rebounds betr\u00e4gt <strong>-0,245<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der Korrelationskoeffizient zwischen Assists und Punkten betr\u00e4gt <strong>-0,330<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der Korrelationskoeffizient zwischen Rebounds und Punkten betr\u00e4gt <strong>-0,522<\/strong> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 4: Visualisieren Sie die Korrelationsmatrix (optional).<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen die Korrelationsmatrix mithilfe der in Pandas verf\u00fcgbaren <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/user_guide\/style.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Stiloptionen<\/a> visualisieren:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>corr = df. <span style=\"color: #3366ff;\">corr<\/span> ()\ncorr. <span style=\"color: #3366ff;\">style<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">background_gradient<\/span> (cmap='coolwarm')\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9176 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationmatrixpython1.png\" alt=\"Korrelationsmatrix in Python\" width=\"309\" height=\"135\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen auch das Argument <strong>cmap<\/strong> \u00e4ndern, um eine Korrelationsmatrix mit verschiedenen Farben zu erstellen.<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>corr = df. <span style=\"color: #3366ff;\">corr<\/span> ()\ncorr. <span style=\"color: #3366ff;\">style<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">background_gradient<\/span> (cmap=' <span style=\"color: #800080;\">RdYlGn<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9177 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationmatrixpython2.png\" alt=\"Korrelationsmatrix mit Matplotlib in Python\" width=\"297\" height=\"125\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>corr = df. <span style=\"color: #3366ff;\">corr<\/span> ()\ncorr. <span style=\"color: #3366ff;\">style<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">background_gradient<\/span> (cmap=' <span style=\"color: #800080;\">bwr<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9179 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationmatrixpython3.png\" alt=\"Korrelationsmatrix mit Pandas\" width=\"309\" height=\"125\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>corr = df. <span style=\"color: #3366ff;\">corr<\/span> ()\ncorr. <span style=\"color: #3366ff;\">style<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">background_gradient<\/span> (cmap=' <span style=\"color: #800080;\">PuOr<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9180 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationmatrixpython4.png\" alt=\"Beispiel einer Korrelationsmatrix in Python\" width=\"306\" height=\"125\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis<\/strong> : Eine vollst\u00e4ndige Liste der <strong>cmap-<\/strong> Argumente finden Sie in der <a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/stable\/tutorials\/colors\/colormaps.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Matplotlib-Dokumentation<\/a> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine M\u00f6glichkeit, die Beziehung zwischen zwei Variablen zu quantifizieren, ist die Verwendung des Pearson-Korrelationskoeffizienten , der ein Ma\u00df f\u00fcr den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen ist . 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