针对xlsx文件用python分析，高数1，高数2，英语1，英语2，这四列数据与YWK2列数据的相关性，绘制热力图和相关矩阵图

在Python中，你可以使用pandas库来读取xlsx文件，然后使用matplotlib和seaborn库来分析数据并创建相关的图表。首先，你需要安装必要的库，如果还没有的话，可以用pip安装：

pip install pandas openpyxl matplotlib seaborn

接下来，是一个基本步骤的示例，假设你的Excel文件已经加载到名为df的DataFrame中，且列名与你描述的一致：

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

# 1. 加载数据
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 确保列名与你所说的一致
column_names = ['高数1', '高数2', '英语1', '英语2', 'YWK2']
df.columns = column_names

# 2. 计算相关性
correlation_matrix = df.corr()

# 3. 绘制相关矩阵图（heatmap）
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt='.2f')
plt.title('相关性矩阵图')
plt.xlabel('变量')
plt.ylabel('变量')
plt.show()

# 4. 绘制热力图（heatmap）
# 直接使用上面的heatmap函数，不需要额外设置
plt.figure(figsize=(8, 6))  # 可能需要调整大小以适应内容
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cbar_kws={'shrink': .5})
plt.yticks(rotation=0)  # 垂直标签旋转以便于阅读
plt.title('相关性热力图')
plt.show()