1）对healthexp表格求相关关系表（提示，对表格使用corr()） 2）作出healthexp的多变量配对关系图（提示，sns.pairplot()）

1) 要计算healthexp表格中的相关关系，你可以使用Python的数据分析库pandas的`corr()`函数。假设`healthexp`是一个DataFrame，其中包含列名代表各种健康和经济指标，你可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 假设 healthexp 是 DataFrame
correlation_matrix = healthexp.corr()

# 这将返回一个关联矩阵，显示每对变量之间的皮尔逊相关系数
print(correlation_matrix)

记得检查数据是否适合进行线性相关性分析，并根据需要调整列名。

2) 对于多变量的配对关系图（scatter plot matrix），你可以使用seaborn的`pairplot()`函数来创建一个热力图，展示每个变量与其他所有变量的关系。同样，假设`healthexp`包含数值型变量：

sns.set(style="white")
sns.pairplot(healthexp, diag_kind="kde", height=2.5)  # 或者使用 'scatter' 或 'hex'
plt.show()

这会生成一个网格图，每个小块表示两个变量之间的关系，颜色深浅表示相关性强弱。`diag_kind="kde"`用于绘制每个变量的核密度估计，而`height=2.5`设置了图的高度。可以根据实际需求调整这些参数。

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% 读入数据
data = readtable('filename.csv');

% 获取自变量列
predictors = data(:,1:end-1);

% 获取因变量列
response = data(:,end);

% 初始化最佳相关系数和最佳预测变量对
best_corr = 0;
best_predictors = [];

% 使用嵌套循环进行穷举搜索
for i = 1:size(predictors,2)-1
    for j = i+1:size(predictors,2)
        % 获取当前预测变量对
        current_predictors = predictors(:,[i,j]);
        
        % 计算当前预测变量对与因变量的相关系数
        current_corr = corr(current_predictors{:,:}, response{:,:});
        
        % 如果当前相关系数比最佳相关系数更高，则更新最佳相关系数和最佳预测变量对
        if abs(current_corr) > abs(best_corr)
            best_corr = current_corr;
            best_predictors = current_predictors;
        end
    end
end

% 输出结果
disp(['Best predictors: ', strjoin(best_predictors.Properties.VariableNames, ' and ')]);
disp(['Best correlation: ', num2str(best_corr)]);

这个代码将对每对自变量执行相关系数计算，并在找到更高的相关系数时更新最佳相关系数和最佳预测变量对。最终结果将打印在命令窗口中。需要注意的是，穷举搜索方法在自变量较多时具有指数级别的复杂度，因此它可能不适用于大型数据集。

用python编写计算出y对x1,x2,x3的相关系数值

可以使用Python中的pandas和numpy库来计算相关系数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含三列的数据框
data = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 3), columns=['x1', 'x2', 'x3'])
# 添加y列
data['y'] = data['x1'] + 2*data['x2'] - 3*data['x3']

# 计算相关系数矩阵
correlation_matrix = data.corr()

# 输出y对x1,x2,x3的相关系数值
print(correlation_matrix['y']['x1'])
print(correlation_matrix['y']['x2'])
print(correlation_matrix['y']['x3'])

其中，我们首先创建了一个包含三列随机数的数据框，然后添加了一个y列作为因变量。接着，使用`data.corr()`计算出了相关系数矩阵，最后输出y对x1、x2、x3的相关系数值。