python皮尔逊相关系数热力图

要绘制Python中的皮尔逊相关系数热力图，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入需要的库：例如，导入pandas库用于数据处理和计算相关系数，导入seaborn和matplotlib库用于绘制热力图。
2. 准备数据：将需要计算相关系数的数据存储在DataFrame中。
3. 计算相关系数：使用pandas的corr()函数计算皮尔逊相关系数，并将结果保存在一个变量中。
4. 绘制热力图：使用seaborn库的heatmap函数，传入相关系数的DataFrame，设置其他参数如图表标题、线宽、颜色等，然后使用matplotlib的show()函数显示图表。

下面是一个示例代码，展示了如何绘制皮尔逊相关系数热力图：

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

# 准备数据
data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10],
    'C': [11, 12, 13, 14, 15]
})

# 计算相关系数
cor = data.corr(method='pearson')

# 绘制热力图
sns.heatmap(cor, linewidths=0.1, vmax=1.0, square=True, linecolor='white', annot=True)
plt.title('Pearson Correlation Heatmap')
plt.show()

这段代码会绘制一个热力图，其中每个单元格的颜色表示对应变量之间的相关性。颜色越浅表示相关性越强，颜色越深表示相关性越弱。图表标题为"Pearson Correlation Heatmap"。你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python绘制相关系数热力图](https://blog.csdn.net/qq_54423921/article/details/126921899)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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