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

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()

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.figure(figsize=(12, 7)) sns.heatmap(df.drop(['Month','FY'],axis=1).corr(), annot = True, vmin = -1, vmax = 1) plt.show()

这段代码使用了Python的Matplotlib和Seaborn库来绘制一个热力图，用于展示数据框中各列之间的相关性。具体来说，它做了以下几件事情：

1. 导入Matplotlib和Seaborn库。
2. 创建一个12x7的画布。
3. 使用Seaborn库的heatmap函数，绘制一个矩阵，其中每个格子的颜色表示对应的两个列之间的相关性。其中，annot=True表示在每个格子里显示相关系数的值，vmin和vmax分别表示颜色条的最小值和最大值。
4. 最后使用Matplotlib的show函数，显示画布。

需要注意的是，这段代码中的df是一个数据框，其中包含了Month和FY以外的其他列，这些列用于计算相关系数。如果你想要使用这段代码，需要把df替换成你自己的数据框，并根据需要修改相关参数。