corrmat = train.corr() # 取 top10 k = 10 cols = corrmat.nlargest(k, 'price')['price'].index # 绘图 cm = np.corrcoef(train[cols].values.T) sns.set(font_scale=1.25) hm = sns.heatmap(cm, cbar=True, annot=True, square=True, fmt='.2f', annot_kws={'size': 10}, yticklabels=cols.values, xticklabels=cols.values) plt.show()

这段代码是用于绘制数据集中前10个与价格最相关的特征之间的相关性热力图。首先，通过train.corr()计算出训练集中各特征之间的相关系数矩阵corrmat。然后，取出与价格最相关的前10个特征的列名，并以此构建相关系数矩阵cm。最后，使用seaborn库中的heatmap函数绘制热力图，其中annot=True表示显示每个方格中的数值，fmt='.2f'表示数值保留两位小数，yticklabels和xticklabels分别表示y轴和x轴的标签。