У візуалізації даних теплова карта є ефективним інструментом для виявлення зв’язків між різними змінними у наборі даних. Однак іноді виникає потреба у налаштуванні розміщення анотацій, зокрема астерисків, що вказують на значущість зв’язку.

У даній статті ми розглянемо питання про те, як оптимізувати розміщення астерисків у тепловій карті за допомогою бібліотеки Seaborn у середовищі програмування Python. Ми розглянемо, як змінити положення астерисків так, щоб вони були розташовані біля верхнього правого кута квадрата, де розміщене число, замість їх розміщення над числом. Позиціонування астерисків на внутрішній стороні кута, близько до кута, може покращити читабельність теплової карти.

Для досягнення цієї мети ми використовуємо зразок коду, який генерує теплову карту кореляційної матриці за допомогою бібліотек Seaborn, NumPy та Pandas. У цьому коді астериск (*) вказує на значимість зв’язку між двома змінними, і він розміщується над числовим значенням кореляції, якщо відповідне p-значення менше за 0.05.

Для зміни положення астерисків ми рекомендуємо звернутися до параметрів анотацій в функції побудови теплової карти (sns.heatmap()). Конкретно, можна використовувати параметр annot_kws, де параметр xy дозволяє вказати координати для кожної анотації у тепловій карті. Поекспериментуйте з різними координатами, щоб досягти бажаного розміщення астерисків.

В результаті, наша стаття дозволяє вам ефективно оптимізувати розміщення астерисків у тепловій карті за допомогою зазначеного підходу. Це дозволить покращити читабельність та зрозумілість візуалізації даних, допомагаючи знаходити та аналізувати зв’язки між різними змінними у вашому наборі даних.