针对xlsx文件用python分析，在KC1列值为“高等数学”的行中，CJ1列和YWK2列的相关性，并绘制热力图

在Python中，我们可以使用pandas库处理Excel (xlsx) 文件，numpy库用于数值计算，以及matplotlib或seaborn库来绘制热力图。以下是步骤：

1. **数据加载**：首先，使用`pandas`的`read_excel`函数读取xlsx文件。

import pandas as pd
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

2. **数据筛选**：找到KC1列值为“高等数学”的行。假设KC1列名为'KC1'。

filtered_df = df[df['KC1'] == '高等数学']

3. **计算相关性**：选择需要分析的两列，比如'CJ1'和'YWK2'，然后计算它们的皮尔逊相关系数（或其他适合数值数据的相关度量）。

column1 = 'CJ1'
column2 = 'YWK2'
correlation = filtered_df[[column1, column2]].corr().iloc[0, 1]

4. **绘制热力图**：使用`seaborn`库的`heatmap`函数，设置数据、颜色映射和标题。

import seaborn as sns
sns.heatmap(filtered_df[[column1, column2]].corr(), annot=True, cmap='coolwarm', center=correlation)
plt.title(f"CJ1与YWK2的相关性 ({correlation:.2f})")
plt.show()