# Actividad
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Leyendo datos
datos = pd.read_csv("/content/Precios_de_casas.csv")
datos = datos.drop(columns = "Id")
# Correlación
corr = datos.corr()
# ¿Qué factores están más correlacionados?
# Generar una máscara para el triángulo superior
mascara = np.zeros_like(corr, dtype=bool)
mascara[np.triu_indices_from(mascara)] = True
# Configurar la figura de matplotlib
f, ax = plt.subplots(figsize=(11, 9))
# Generar el mapa de calor (heatmap)
cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True)
sns.heatmap(corr, mask=mascara, cmap=cmap, vmax=1, vmin=-1, center=0,
square=True, linewidths=.5, annot=True, cbar_kws={"shrink": .5})
# Mostrar el mapa de calor (heatmap)
plt.show()
