如何绘制样本的所有特征的特征相关性矩阵热力图

要绘制样本的所有特征的特征相关性矩阵热力图，你可以按照以下步骤操作：

1. **导入所需库**[^1]:

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

2. **加载数据**（假设你有一个名为`df`的pandas DataFrame，其中包含了你的样本数据和特征）：

# 假设df是你存储数据的DataFrame

3. **计算相关系数**:

corr_matrix = df.corr()

4. **创建热力图**:

plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')  # 设置颜色刻度，显示数值并选择颜色映射
plt.title('特征相关性矩阵')
plt.xlabel('特征')
plt.ylabel('特征')
plt.show()

这段代码会生成一个展示特征之间相关性的热力图，颜色越深表示两个特征之间的相关性越强。