分析猪肉与牛肉价格之间的相关性，并输出可视化结果。

分析猪肉与牛肉价格之间的相关性通常涉及收集历史数据，包括猪肉和牛肉的价格走势。我们可以使用统计学方法，如皮尔逊相关系数，来量化它们之间的线性关联程度，范围从-1到1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有线性关系。

为了创建可视化结果，可以制作散点图或相关性矩阵图。在散点图中，横轴代表猪肉价格，纵轴代表牛肉价格，每个点代表一次观察值，通过观察点的分布可以初步判断两者的关系。如果大部分点沿着一条直线分布，说明两者有较强的线性相关。

相关性矩阵图则会展示每对时间序列变量（比如每个月份的猪肉和牛肉价格）的相关系数，呈现在一个表格或热力图中，便于快速比较多个配对间的关联强度。

在Python中，可以使用pandas库处理数据，matplotlib或seaborn库生成图表，例如：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据（假设df_prices包含猪肉和牛肉价格）
df_prices = pd.read_csv('prices_data.csv')

# 计算相关系数
corr_matrix = df_prices[['猪肉价格', '牛肉价格']].corr()

# 绘制相关系数矩阵图
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('猪肉与牛肉价格相关性矩阵')
plt.show()

# 如果需要散点图
sns.scatterplot(x='猪肉价格', y='牛肉价格', data=df_prices)
plt.xlabel('猪肉价格')
plt.ylabel('牛肉价格')
plt.title('猪肉与牛肉价格散点图')
plt.show()