python生成皮尔逊相关系数热力图只有第一行显示相关性系数

在Python中，如果你想要生成一个皮尔逊相关系数的热力图，但只显示第一行的相关性系数，可以使用`seaborn`库中的`heatmap`函数，并配合一些条件控制。首先，你需要计算所有数据的皮尔逊相关系数矩阵，然后仅保留第一行的数据。

假设你有一个名为`correlation_matrix`的DataFrame，其中包含相关系数：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 假设 correlation_matrix 是你的数据
# 对应于你的数据，你可以像下面这样创建
# correlation_matrix = pd.DataFrame(correlation_matrix)

# 只保留第一行
first_row = correlation_matrix.iloc[0]

# 创建一个新的数据结构，比如字典或Series，只包含第一行的列名作为键，值是对应的系数
first_row_dict = first_row.to_dict()

# 使用这些数据绘制热力图，这里仅显示第一行
sns.set(style="white")
plt.figure(figsize=(10, 6))
hm = sns.heatmap(pd.DataFrame(first_row_dict), annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f", yticklabels=False)
hm.set_xticklabels(hm.get_xmajorticklabels(), rotation=45, ha="right")

这个代码片段会生成一个热力图，只显示第一行的相关系数，其他部分将是空白。请注意，你需要将`correlation_matrix`替换为实际的变量名，确保它是一个包含皮尔逊相关系数的DataFrame。