python 根据IMDB比较票房和Mate评分的相关性，图表形式

好的，下面是一个更完整的代码示例，可以绘制相关性热力图和散点图：

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

# 读取数据
imdb_df = pd.read_csv('imdb.csv')
metacritic_df = pd.read_csv('metacritic.csv')

# 合并数据
merged_df = pd.merge(imdb_df, metacritic_df, on='title')

# 计算相关系数
corr = merged_df[['imdb_rating', 'metacritic_score', 'box_office']].corr()

# 绘制相关性热力图
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Heatmap')
plt.show()

# 绘制散点图
plt.scatter(merged_df['imdb_rating'], merged_df['metacritic_score'], s=merged_df['box_office']/1000000, alpha=0.5)
plt.xlabel('IMDB Rating')
plt.ylabel('Metacritic Score')
plt.title('IMDB Rating vs. Metacritic Score')
plt.show()

在这个代码示例中，我们首先读取 IMDB 和 Metacritic 的数据，并将它们合并成一个数据集。然后，我们使用 Pandas 中的 `corr` 函数计算票房、IMDB 评分和 Metacritic 评分之间的相关系数，并使用 Seaborn 绘制相关性热力图。最后，我们使用 Matplotlib 绘制散点图，其中点的大小表示票房大小，点的透明度表示点的密度。