相关性热力图的python代码

以下是相关性热力图的Python代码示例：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 计算相关系数
corr = data.corr()

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

# 显示图形
plt.show()

注意，这里的数据文件需要替换为你要分析的具体数据文件。如果需要调整热力图的样式，可以根据自己的需要修改代码中的参数值。

相关问题

斯皮尔曼相关性热力图Python代码

### 斯皮尔曼相关性热力图的Python代码示例

为了创建斯皮尔曼相关性的热力图，可以利用`pandas`库读取数据并计算斯皮尔曼相关系数矩阵，再借助`seaborn`库中的heatmap函数实现可视化。下面是一段完整的代码示例：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import spearmanr

# 创建样本DataFrame或加载实际的数据集
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [4, 3, 2, 1],
    'C': [2, 3, 4, 5]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算Spearman相关系数矩阵
corr_matrix, _ = spearmanr(df)
spearman_corr_df = pd.DataFrame(corr_matrix, index=df.columns, columns=df.columns)

# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(spearman_corr_df, annot=True, cmap='coolwarm', fmt='.2f')
plt.title('Spearman Correlation Heatmap')
plt.show()

这段代码首先导入必要的库，并定义了一个简单的字典作为示例数据源；接着转换成Pandas DataFrame对象以便后续操作[^3]。

随后调用了SciPy库下的`spearmanr()`方法来获取给定数据框各列间的斯皮尔曼等级相关系数及其对应的p值，这里只保留了相关系数部分用于展示。

最后一步则是设置图形大小并通过Seaborn库画出了带有数值标注的颜色渐变方格图表——即所谓的“热力图”，其中颜色深浅反映了不同特征间关联程度的强弱关系。

相关性热力图python

### 创建相关性热力图

为了创建相关性热力图，可以利用 `seaborn` 和 `matplotlib` 这两个强大的 Python 可视化库。这些库提供了简单而直观的方法来生成复杂的图形。

#### 使用 Seaborn 绘制热力图

Seaborn 是基于 Matplotlib 的高级接口，特别适合于统计图表的绘制。下面是一个具体的例子，展示如何使用 Seaborn 来制作一个表示变量间相关性的热力图：

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

# 构建数据集
data = {'shu_liao_temperature': [1.0, 0.413273, 0.012092],
        'aqc_temperature': [0.413273, 1.0, -0.316703],
        'wind_volume': [0.012092, -0.316703, 1.0]}
df_corr = pd.DataFrame(data)

# 设置掩码以隐藏上三角形矩阵部分
mask = np.triu(np.ones_like(df_corr, dtype=bool))

# 初始化绘图区域大小
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 使用 heatmap 函数绘制热力图并应用掩码
sns.heatmap(df_corr, mask=mask, annot=True, fmt=".2f", cmap='coolwarm', square=True, cbar_kws={"shrink": .5})

# 显示图像
plt.show()

这段代码首先导入必要的包，并构建了一个包含三个温度测量列的数据框 df_corr。接着定义了一个布尔类型的掩码用于遮挡不需要显示的部分（即对角线以上的元素）。最后调用了 `sns.heatmap()` 方法来实际渲染热力图，其中参数 `annot=True` 表明要在每个单元格中标记数值；`fmt=".2f"` 控制着标签的小数位精度；`cmap='coolwarm'` 设定了颜色映射方案；其他选项则进一步美化了输出效果[^1]。

#### 自定义样式与增强可读性

除了上述基本设置外，还可以通过调整字体大小、改变配色方案等方式来自定义热力图外观，从而提高其美观度和易读性。例如更改颜色主题为更柔和的颜色渐变，或是增加标题说明等细节[^2]。