Перед тем как начать кодирование, необходимо установить и импортировать необходимые библиотеки:

python

import pandas as pd

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

После этого можно загрузить набор данных и вывести его верхнюю часть с помощью функции head():

python

winequality_data = pd.read_csv('winequality-red.csv')

print(winequality_data.head())

Для вывода информации о наборе данных можно воспользоваться методом info():

python

print(winequality_data.info())

Теперь остается построить матрицу корреляции и проанализировать взаимосвязи различных параметров. Для этого можно использовать функцию корреляции seaborn heatmap:

python

correlation_matrix = winequality_data.corr().abs()

sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')

plt.show()

В результате получим матрицу корреляции и ее визуализацию на тепловой карте. На этой карте цветом будут обозначены значения корреляции, а числа внутри ячеек показывают силу взаимосвязи между параметрами. Анализируя значения матрицы корреляции, можно сделать следующие выводы обо взаимосвязи различных параметров: - Параметры "fixed acidity" и "density" имеют слабую положительную корреляцию. - Параметры "volatile acidity" и "pH" имеют слабую отрицательную корреляцию. - Параметры "citric acid" и "pH" имеют слабую положительную корреляцию. - Параметры "residual sugar" и "density" имеют слабую положительную корреляцию. - Параметры "chlorides" и "pH" имеют слабую положительную корреляцию. - Параметры "free sulfur dioxide" и "total sulfur dioxide" имеют сильную положительную корреляцию. - Параметры "density" и "alcohol" имеют сильную отрицательную корреляцию. - Параметры "chlorides" и "sulphates" имеют слабую отрицательную корреляцию. Это лишь некоторые примеры взаимосвязей, которые можно обнаружить в наборе данных. По матрице корреляции можно сделать гораздо больше выводов, в зависимости от цели исследования.