[Sugestão] Exercício

E aí, Mauro! Tudo bem?

Parabéns! Mantenha o ritmo nos exercícios e continue compartilhando na nossa comunidade.

Percebi que você praticou o uso de heatmap com anotações para representar correlações, aplicou muito bem o Seaborn para análise gráfica e ainda entendeu a relevância da análise descritiva para embasar interpretações de mercado.

Uma sugestão para evoluir ainda mais é usar o parâmetro mask do Seaborn com o objetivo de exibir apenas a metade superior da matriz, deixando o gráfico mais limpo. Veja só:

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Supondo que df seja seu DataFrame
corr = df.corr()
mask = np.triu(np.ones_like(corr, dtype=bool))

plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(corr, mask=mask, annot=True, cmap='RdBu', vmin=-1, vmax=1)
plt.title('Matriz de Correlação - Triângulo Superior')
plt.show()

Resultado: O heatmap exibirá apenas a metade superior da matriz de correlação com valores anotados.

Essa abordagem ajuda a destacar as correlações sem redundância.

Para saber mais:

Sugestão de conteúdo para você mergulhar ainda mais sobre o tema:

• [Documentação] - seaborn.heatmap

Alguns materiais estão em inglês, mas é possível compreendê-los usando o recurso de tradução de páginas do próprio navegador.

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