python计算两个变量的相关系数热图代码

可以使用Python中的NumPy和Matplotlib库来计算和绘制相关系数热图。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

# 计算相关系数
corr = np.corrcoef(x, y)

# 绘制相关系数热图
plt.imshow(corr, cmap='coolwarm', vmin=-1, vmax=1)
plt.colorbar()
plt.xticks([0, 1], ['x', 'y'])
plt.yticks([0, 1], ['x', 'y'])
plt.show()

其中，`x`和`y`是你要分析的两个变量，可以是NumPy数组或列表。使用NumPy的`corrcoef`函数计算相关系数矩阵。`imshow`函数用于绘制相关系数热图，`cmap='coolwarm'`表示使用蓝色和红色的渐变色来表示相关性的强度，`vmin`和`vmax`分别表示颜色的最小值和最大值。`colorbar`函数用于显示颜色对应的数值范围。`xticks`和`yticks`函数用于设置坐标轴的标签。最后使用`show`函数显示图像。