jupyter 找出特征之间的相关性强弱的代码

可以使用 pandas 库中的 `corr()` 方法计算特征之间的相关系数矩阵，然后使用 seaborn 库中的 `heatmap()` 方法将其可视化。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = df.corr()

# 可视化相关系数矩阵
sns.heatmap(corr_matrix, cmap='coolwarm')

其中，`data.csv` 是数据文件名，应该替换为实际的数据文件名。`cmap='coolwarm'` 表示使用蓝色到红色的渐变来表示相关系数的大小，可以根据需要自行调整。