以上代码再绘制一个热力图

上述代码已经得到了一个相关性矩阵（Correlation Matrix），如果想将其可视化为热力图（Heatmap），可以使用matplotlib或seaborn库。这里是一个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(8,6))  # 设置图形尺寸
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', annot_kws={'size': 10})  # 使用seaborn的heatmap函数
plt.title('各科成绩与YWK2成绩的相关性热力图')
plt.xlabel('课程')
plt.ylabel('YWK2成绩')
plt.show()  # 显示图形

这段代码会生成一个颜色编码的热力图，颜色深浅表示两列变量间的相关性强弱。`annot=True`会让每个单元格显示出具体的数值，`cmap='coolwarm'`指定了颜色映射方案，`annot_kws={'size': 10}`设置了标签字体大小。

相关问题

pyecharts绘制地图热力图代码

好的，以下是使用pyecharts绘制地图热力图的代码示例：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker

# 定义地图数据
data = [("北京", 199), ("上海", 310), ("广州", 210), ("深圳", 310), ("香港", 80)]

# 绘制地图热力图
map = (
    Map()
    .add("", data, "china")
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="中国城市热力图"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=250),
    )
)

# 保存图表
map.render("中国城市热力图.html")

以上代码展示了如何使用pyecharts绘制中国城市热力图，其中data变量定义了地图数据，Map类用来创建地图对象，使用add()方法添加数据到地图中，使用set_global_opts()方法设置地图的全局选项。最后使用render()方法保存图表。

提供一份绘制线段的热力图代码

以下是绘制线段的热力图代码，供参考：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import interp1d

# 生成数据
x = np.linspace(, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制线段
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, color='black', linewidth=2)

# 生成热力图数据
x_heatmap = np.linspace(, 10, 100)
y_heatmap = np.sin(x_heatmap)
heatmap = np.random.rand(100)

# 插值
f = interp1d(x_heatmap, heatmap, kind='cubic')

# 绘制热力图
heatmap_x = np.linspace(, 10, 100)
heatmap_y = f(heatmap_x)
heatmap_color = plt.cm.jet(heatmap_y)

for i in range(len(heatmap_x) - 1):
    ax.plot([heatmap_x[i], heatmap_x[i+1]], [y_heatmap[i], y_heatmap[i+1]], color=heatmap_color[i], linewidth=5)

plt.show()

希望对您有所帮助！