在 IPython 函数内部使用自定义样式显示 pandas 数据框

Question

在 jupyter notebook 中，我有一个函数可以为 tensorflow 模型准备输入特征和目标矩阵。

在这个函数中，我想显示一个带有背景梯度的相关矩阵，以便更好地查看强相关特征。

答案显示了如何按照我想要的方式去做。问题是我无法从函数内部获得任何输出，即：

def display_corr_matrix_custom():
    rs = np.random.RandomState(0)
    df = pd.DataFrame(rs.rand(10, 10))
    corr = df.corr()
    corr.style.background_gradient(cmap='coolwarm')

display_corr_matrix_custom()

显然没有显示任何内容。通常，我使用 IPython 的 display.display() 函数。但是，在这种情况下，我无法使用它，因为我想保留我的自定义背景。

有没有其他方法可以显示这个矩阵（如果可能，不用 matplotlib）而不返回它？

编辑：在我的真实函数中，我还显示其他内容（如数据描述），我想在精确位置显示相关矩阵。此外，我的函数 returns 许多数据帧，因此按照@brentertainer 的建议返回矩阵不会直接显示矩阵。

Answer 1

你基本上都有了。两个变化：

获取基于 corr 的 Styler 对象。
使用IPython的display.display()

styler

def display_corr_matrix_custom():
    rs = np.random.RandomState(0)
    df = pd.DataFrame(rs.rand(10, 10))
    corr = df.corr()  # corr is a DataFrame
    styler = corr.style.background_gradient(cmap='coolwarm')  # styler is a Styler
    display(styler)  # using Jupyter's display() function

display_corr_matrix_custom()

在 IPython 函数内部使用自定义样式显示 pandas 数据框

Display pandas dataframe using custom style inside function in IPython

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