多个变量相关性热力图读文件数据的Python带标签代码例子

以下是一个读取文件数据，计算多个变量相关性并绘制热力图的Python例子，同时标记相关系数的代码：

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

# 读取文件数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 计算相关系数矩阵
corr = data.corr()

# 绘制热力图
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')

# 添加标签
for i in range(len(corr)):
    for j in range(len(corr)):
        text = '{:.2f}'.format(corr.iloc[i, j])
        plt.text(j + 0.5, i + 0.5, text, ha='center', va='center')

# 显示图形
plt.show()

其中，`data.csv`是一个包含多个变量的数据文件，`pd.read_csv()`函数用于读取该文件数据。`data.corr()`函数用于计算多个变量的相关系数矩阵，`sns.heatmap()`函数用于绘制热力图。`annot=True`参数表示在图中标注相关系数，`cmap='coolwarm'`参数表示使用蓝色和红色的颜色渐变来表示相关性。最后，利用两个for循环在热力图上添加相关系数标签。