皮尔逊相关系数python热力图
时间: 2023-10-17 18:05:51 浏览: 62
要绘制皮尔逊相关系数的热力图,你可以使用Python中的seaborn库和matplotlib库。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机相关矩阵作为示例数据
np.random.seed(0)
data = np.random.randn(10, 10)
correlation_matrix = np.corrcoef(data, rowvar=False)
# 绘制热力图
sns.set(font_scale=1.2)
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap="coolwarm", vmin=-1, vmax=1)
plt.title("Pearson Correlation Heatmap")
plt.xticks(range(10), range(1, 11))
plt.yticks(range(10), range(1, 11))
plt.show()
```
这段代码首先生成一个随机相关矩阵作为示例数据,然后使用`np.corrcoef`计算皮尔逊相关系数矩阵。接下来,使用seaborn库中的`heatmap`函数绘制热力图,设置`annot=True`以显示相关系数数值,使用"cmap"参数指定颜色映射,"vmin"和"vmax"参数限制颜色映射的范围。最后,使用matplotlib库设置图表标题和坐标轴标签,并显示图表。
你可以根据自己的数据调整示例代码中的相关矩阵,以适应你的需求。希望能对你有所帮助!