使用python使用芜湖市2020年空气质量指数的aqi.csv数据集绘制分析图表。绘制特征相关性热力图，热力图的每个单元格要显示数据标记。

好的，我可以帮你实现这个任务。首先，你需要安装一些必要的Python库，包括pandas、numpy、matplotlib和seaborn。你可以使用以下命令来安装这些库：

pip install pandas numpy matplotlib seaborn

接下来，你需要读取aqi.csv数据集并对其进行预处理。以下是代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集
df = pd.read_csv('aqi.csv')

# 删除缺失值
df = df.dropna()

# 将日期转换为datetime格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')

# 将指数值转换为整数类型
df['aqi'] = df['aqi'].astype(int)

# 提取月份和小时
df['month'] = df['date'].dt.month
df['hour'] = df['date'].dt.hour

接下来，我们可以使用seaborn库来绘制特征相关性热力图。以下是代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算相关性矩阵
corr = df.corr()

# 绘制热力图
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='YlGnBu')

# 显示图表
plt.show()

这将会绘制出一个特征相关性热力图，其中每个单元格都会显示相关系数。你可以根据需要对图表进行调整和修改，以满足你的需求。