如何通过python计算若干特征与一个分类结果的相关性并绘图

你可以使用Python中的pandas和matplotlib库来完成这个任务。

首先，将特征和分类结果加载到一个pandas DataFrame中。然后，使用corr()方法计算每个特征与分类结果之间的相关性系数。最后，使用matplotlib库来绘制相关性矩阵图。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取特征和分类结果
X = data.iloc[:, :-1] # 特征
y = data.iloc[:, -1] # 分类结果

# 计算相关性系数
corr_matrix = X.corrwith(y)

# 绘制相关性矩阵图
plt.imshow(X.corr(), cmap=plt.cm.Blues, interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.xticks(range(len(X.columns)), X.columns, rotation=90)
plt.yticks(range(len(X.columns)), X.columns)
plt.show()

该代码假定数据已经加载到名为“data.csv”的CSV文件中，并且分类结果位于数据的最后一列。你需要根据你的数据和需要进行相应的修改。

该代码将绘制一个矩阵图，其中每个单元格表示两个特征之间的相关性，颜色越深表示相关性越强。分类结果与每个特征之间的相关性系数将显示在图表的右侧。