斯皮尔曼热力图python代码

斯皮尔曼热力图（Spearman's Rank Correlation Heatmap）是一种用于可视化两个变量之间等级相关性的图表。在Python中，你可以使用seaborn库来创建这样的图表。以下是一个基本的示例代码：

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# 假设你有一个数据框df，其中包含两个需要分析的列，例如'data1'和'data2'
data = {
    'data1': np.random.rand(100),  # 生成随机数据
    'data2': np.random.rand(100)  # 生成另一组随机数据
}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算等级相关系数
correlation = df['data1'].rank()  # 对data1列进行排名
correlation_with_data2 = df['data2'].rank()  # 对data2列进行排名

# 创建热力图
sns.heatmap(correlation.corrwith(correlation_with_data2),
            annot=True,  # 显示数值
            cmap='coolwarm',  # 设置颜色映射
            annot_kws={'size': 10},  # 设置数值字体大小
            center=0,  # 设置中心点
            fmt=".2f",  # 设置小数位数
            square=True,  # 使矩形对角线等长
            mask=None,  # 不遮盖数值
            cbar=False  # 不显示颜色条
)

# 给图添加标题和标签
plt.title('Spearman Rank Correlation Heatmap')
plt.xlabel('data1 (Ranks)')
plt.ylabel('data2 (Ranks)')

# 显示图形
plt.show()