Python分子描述符之间相关性热图代码

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：

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()