合金成分皮尔森相关系数热力图

### 绘制合金成分与皮尔森相关系数的热力图

为了绘制合金成分与其属性之间的皮尔森相关系数热力图，可以遵循以下方法。假设有一个数据集 `df`，其中包含了不同类型的合金及其各种化学成分和其他物理特性。

#### 数据准备
确保数据集中每列代表一种特定的变量（例如不同的金属元素含量或其他特征），而每一行对应于一个具体的样本实例。这可以通过读取CSV文件来完成：

import pandas as pd

# 假设 alloy_data.csv 是包含合金成分的数据文件路径
df = pd.read_csv('alloy_data.csv')

#### 计算皮尔森相关系数矩阵
利用Pandas库中的 `.corr()` 方法可以直接计算给定DataFrame对象各列间的皮尔森相关性得分，并返回一个新的方阵形式的相关系数表。

correlation_matrix = df.corr(method='pearson')

#### 使用Seaborn和Matplotlib创建热力图
接下来借助 Seaborn 库提供的 `sns.heatmap()` 函数可视化上述得到的相关系数矩阵。设置参数如线条宽度 (`linewidths`)、最大颜色值 (`vmax`) 和网格形状 (`square`) 来调整图形样式；同时开启注解功能 (`annot=True`) 显示具体数值以便更直观地解读图表信息[^1]。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.set(style="whitegrid", font_scale=1)

heat_map = sns.heatmap(
    correlation_matrix,
    linewidths=.5,
    vmax=1.0,
    square=True,
    linecolor='white',
    annot=True,
    cmap="coolwarm"
)

plt.title('Alloy Composition Pearson Correlation Heatmap')
plt.show()

此代码片段将会生成一张显示合金成分之间相互关系强度的热力图，帮助分析人员更好地理解这些因素是如何共同作用影响最终材料性能的。