python 相关系数热力图

Python可以使用相关系数热力图来显示数据集中各个变量之间的相关性。首先，需要安装seaborn库和matplotlib库来绘制热力图。然后，可以按照以下步骤绘制相关系数热力图：

1. 导入所需的库：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

2. 准备数据集并计算相关系数：
cor = data.corr(method='pearson')
这里使用了皮尔逊相关系数，可以根据需求选择其他相关系数。

3. 绘制热力图：
plt.rcParams['figure.figsize'] = (20, 15) # 设置图形大小
sns.heatmap(cor, annot=True, linewidths=.5, cmap="YlGnBu") # 绘制热力图
plt.title('Correlation Heatmap', fontsize=30) # 设置标题
plt.tight_layout() # 调整布局

这样就可以得到一个相关系数热力图，其中颜色的深浅表示相关性的强度，越接近1或-1表示相关性越强，越接近0表示相关性越弱。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python绘制相关系数热力图](https://blog.csdn.net/qq_54423921/article/details/126921899)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [相关系数热力图（python）](https://blog.csdn.net/weixin_43135165/article/details/124371849)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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