python热力图计算商品相关性

您可以使用Python中的seaborn库来计算商品之间的相关性热力图。首先，您需要安装seaborn库（如果尚未安装）：

pip install seaborn

然后，您可以使用以下代码计算商品相关性热力图：

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 计算商品之间的相关性
correlation = data.corr()

# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(correlation, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('商品相关性热力图')
plt.show()

在上述代码中，您需要将"your_data.csv"替换为包含商品数据的实际文件路径。然后，使用`data.corr()`计算商品之间的相关性，并使用`sns.heatmap()`绘制热力图。最后，使用`plt.show()`显示图像。

这样，您就可以得到一个显示商品相关性的热力图。相关性的值范围从-1到1，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关。通过观察热力图，您可以了解商品之间的关联程度。