Python分子描述符之间相关性热图代码

时间: 2024-09-26 13:16:56 浏览: 65
在Python中,分子描述符通常是用于分析化学结构的属性,比如原子数目、电子密度等。要创建描述符之间的相关性热图,你可以使用一些科学计算库如NumPy处理数据,然后结合matplotlib这样的可视化库来绘制热图。以下是一个简单的例子: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 假设你有两组描述符数据,例如两个numpy数组descriptors_1和descriptors_2 descriptors_1 = ... # 描述符1的数据 descriptors_2 = ... # 描述符2的数据 # 计算相关系数矩阵(皮尔逊相关系数) corr_matrix = np.corrcoef(descriptors_1, descriptors_2) # 创建颜色条 cmap = plt.cm.get_cmap('coolwarm') # 可选择其他颜色映射 # 绘制热图 plt.figure(figsize=(10, 6)) heatmap = plt.imshow(corr_matrix, cmap=cmap, vmin=-1, vmax=1) plt.colorbar(heatmap) plt.title('描述符间相关性热图') plt.xlabel('描述符1') plt.ylabel('描述符2') # 设置网格线和标签 plt.xticks(np.arange(len(descriptors_1)), descriptors_1) plt.yticks(np.arange(len(descriptors_2)), descriptors_2) plt.show() ```
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