{"id":828,"date":"2023-07-28T15:10:19","date_gmt":"2023-07-28T15:10:19","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/matrice-di-correlazione-python\/"},"modified":"2023-07-28T15:10:19","modified_gmt":"2023-07-28T15:10:19","slug":"matrice-di-correlazione-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/matrice-di-correlazione-python\/","title":{"rendered":"Come creare una matrice di correlazione in python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Un modo per quantificare la relazione tra due variabili \u00e8 utilizzare il <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-di-pearson-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">coefficiente di correlazione di Pearson<\/a> , che \u00e8 una misura dell&#8217;associazione lineare tra due variabili <em>.<\/em><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Assume un valore compreso tra -1 e 1 dove:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">-1 indica una correlazione lineare perfettamente negativa.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">0 indica alcuna correlazione lineare.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">1 indica una correlazione lineare perfettamente positiva.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Quanto pi\u00f9 il coefficiente di correlazione si allontana da zero, tanto pi\u00f9 forte \u00e8 la relazione tra le due variabili.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ma in alcuni casi, vogliamo comprendere la correlazione tra pi\u00f9 coppie di variabili. In questi casi, possiamo creare una <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/come-leggere-una-matrice-di-correlazione\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">matrice di correlazione<\/a> , ovvero una tabella quadrata che mostra i coefficienti di correlazione tra diverse combinazioni di variabili a coppie.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial spiega come creare e interpretare una matrice di correlazione in Python.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Come creare una matrice di correlazione in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzare i passaggi seguenti per creare una matrice di correlazione in Python.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: crea il set di dati.<\/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>Passaggio 2: creare la matrice di correlazione.<\/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>Passaggio 3: interpretare la matrice di correlazione.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I coefficienti di correlazione lungo la diagonale della tabella sono tutti pari a 1 perch\u00e9 ogni variabile \u00e8 perfettamente correlata con se stessa.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tutti gli altri coefficienti di correlazione indicano la correlazione tra diverse combinazioni di variabili a coppie. Per esempio:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il coefficiente di correlazione tra assist e rimbalzi \u00e8 <strong>-0,245<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il coefficiente di correlazione tra assist e punti \u00e8 <strong>-0,330<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il coefficiente di correlazione tra rimbalzi e punti \u00e8 <strong>-0,522<\/strong> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 4: visualizzare la matrice di correlazione (facoltativo).<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Puoi visualizzare la matrice di correlazione utilizzando le <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/pandas-docs\/stable\/user_guide\/style.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">opzioni di stile<\/a> disponibili in panda:<\/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=\"Matrice di correlazione in Python\" width=\"309\" height=\"135\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Puoi anche modificare l&#8217;argomento <strong>cmap<\/strong> per produrre una matrice di correlazione con colori diversi.<\/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=\"Matrice di correlazione con 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=\"Matrice di correlazione utilizzando Panda\" 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=\"Esempio di matrice di correlazione in Python\" width=\"306\" height=\"125\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Nota<\/strong> : per un elenco completo degli argomenti <strong>cmap<\/strong> , consultare la <a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/stable\/tutorials\/colors\/colormaps.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">documentazione di matplotlib<\/a> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un modo per quantificare la relazione tra due variabili \u00e8 utilizzare il coefficiente di correlazione di Pearson , che \u00e8 una misura dell&#8217;associazione lineare tra due variabili . 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