python皮尔逊 热力图

皮尔逊热力图是一种用于表示数据变量之间相关性的图表。它通过计算皮尔逊相关系数来度量两个变量之间的线性关系，并将相关系数的值以颜色的形式显示在热力图中。\[1\]\[2\]

在Python中，可以使用seaborn库的heatmap函数来绘制皮尔逊热力图。首先，需要导入必要的库，如seaborn、numpy和pandas。然后，创建一个数据框（DataFrame）来存储数据，并使用DataFrame的corr方法计算皮尔逊相关系数。最后，使用sns.heatmap函数绘制热力图，并设置一些参数来调整图表的样式和注释。\[1\]\[2\]

以下是一个绘制皮尔逊热力图的Python代码示例：

import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
dates = pd.date_range('20220101', periods=15)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(15,4), index=dates, columns=list('ABCD'))

# 计算皮尔逊相关系数
corr_matrix = df.corr(method='pearson')

# 绘制热力图
sns.heatmap(corr_matrix, linewidths=0.1, vmax=1.0, square=True, linecolor='white', annot=True)
plt.title('皮尔逊热力图')
plt.show()

这段代码会生成一个随机数据的DataFrame，并计算其皮尔逊相关系数。然后，使用sns.heatmap函数绘制热力图，并设置一些参数来调整图表的样式和注释。最后，使用plt.title函数添加图表标题，并使用plt.show函数显示图表。\[2\]

皮尔逊热力图可以帮助我们直观地了解数据变量之间的相关性，颜色越深表示相关性越强，颜色越浅表示相关性越弱。通过观察热力图，我们可以发现数据变量之间的线性关系，并进一步分析它们之间的关联性。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [使用Python计算皮尔逊相关系数，并用热力图展示](https://blog.csdn.net/weixin_43155435/article/details/126598058)[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^v91^insertT0,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [可视化 | 教你用Python实现热力图（二）](https://blog.csdn.net/m0_60066036/article/details/129901626)[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^v91^insertT0,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]