import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt corr\_matrix = df.corr() plt.figure(figsize=(20, 20)) sns.heatmap(corr\_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')没有给输出结果

可能是因为你没有使用`plt.show()`在代码的最后来显示图像。你可以尝试这样修改代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

corr_matrix = df.corr()

plt.figure(figsize=(20, 20))
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')

plt.show()

这样就能将图像显示出来了。如果还有问题，请告诉我。

相关问题

# 导入包 import pandas as pd import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False mpl.use('TkAgg') # 导入数据 df = pd.read_csv(r'C:\Users\F\Desktop\3变量\data/CS2_35.csv') df_coor = df.corr() print(df_coor) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6),facecolor='w') # 指定颜色带的色系 sns.heatmap(df.corr(),annot=True, vmax=1, square=True, cmap="Blues", fmt='.3g') plt.title('CS2_38') plt.show() fig.savefig('./df_corr.png',bbox_inches='tight',transparent=True)，帮我解释下这个代码用的方法和原理

这段代码主要是用于数据分析和可视化，使用了一些常用的Python数据分析和可视化包，具体解释如下：

1. 导入包：分别导入了 pandas、matplotlib、numpy、seaborn 等常用的数据分析和可视化包，其中 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 和 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 用于解决中文显示和负号显示的问题。

2. 导入数据：使用 pandas 读取了一个 csv 格式的数据文件，存储在名为 df 的 DataFrame 对象中。

3. 计算相关系数矩阵：使用 df.corr() 计算了 DataFrame 对象中各列之间的相关系数，生成了一个相关系数矩阵 df_coor。

4. 生成热力图：使用 seaborn 库的 heatmap() 函数生成了一个热力图，该函数的参数包括要绘制的数据、是否显示相关系数值、颜色带色系、矩阵元素格式等。

5. 输出和保存热力图：使用 matplotlib 库的 subplots() 函数生成一个图像窗口，使用 plt.title() 函数设置图像标题，最后使用 plt.show() 函数输出图像并使用 fig.savefig() 函数保存图像到本地磁盘。

总的来说，这段代码使用了 pandas、matplotlib、numpy、seaborn 等常用的数据分析和可视化工具，通过计算相关系数矩阵和生成热力图的方式，展示了数据变量之间的相关程度和相关性强弱，从而有助于数据分析和决策。

import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] X = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(x.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) data = np.random.rand(42, 42) data_flattened = data.flatten(data)

这段代码中存在一些错误：

1. 第一行代码应该换行，因为 Python 默认不支持在同一行中导入多个模块。

2. 导入模块的语句应该放在文件的开头，而不是在代码中间。

3. `print(x.head())` 应该改为 `print(X.head())`，因为特征集的变量名是大写的 X。

4. `data_flattened = data.flatten(data)` 应该改为 `data_flattened = data.flatten()`，因为 `numpy.ndarray.flatten()` 方法不接受参数。

下面是修改后的代码：

import pandas as pd
import warnings
import sklearn.datasets
import sklearn.linear_model
import matplotlib
import matplotlib.font_manager as fm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx')

fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True)
plt.title('相关性分析热力图')
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
plt.show()

y = data['y']
X = data.drop(['y'], axis=1)

print('************************输出新的特征集数据***************************')
print(X.head())

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

data = np.random.rand(42, 42)
data_flattened = data.flatten()