python斯皮尔曼相关系数热力图

斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's Rank Correlation Coefficient）是一种衡量两个变量间非线性关系强度和方向的统计方法，特别适合于等级数据，比如评分、排名等。在Python中，你可以使用seaborn库来创建斯皮尔曼相关系数的热力图。首先，你需要安装`seaborn`和`numpy`库，然后按照以下步骤操作：

1. 导入库和数据：导入`seaborn`, `numpy`以及需要的数据集。

import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd

2. 计算等级：如果你的数据是非等级的，可以先对它们进行升序排列转换为等级。

def calculate_rank(data):
    return data.rank()

3. 创建热力图：计算变量间的斯皮尔曼等级相关系数，并绘制热力图。

def draw_spearman_heatmap(data):
    corr = np.array([calculate_rank(data[col]).values for col in data.columns])
    sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm', center=0, annot_kws={"size": 8}, fmt=".2f")
    plt.title("Spearman's Rank Correlation Heatmap")
    plt.show()

4. 应用到具体数据上：

# 假设你的数据存储在一个DataFrame 'df'
df = ... # 这里应该是一个包含两个列的数据框
draw_spearman_heatmap(df)