用python绘画相关系数热力图时代码运行了但是不显示图

可能是因为你没有加上显示图像的代码。可以尝试在代码最后添加以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.show()

这段代码会打开一个窗口显示图像。如果你使用的是Jupyter Notebook，则可以添加以下代码：

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

plt.show()

这样就可以在Notebook中直接显示图像了。如果还是不行，可以检查一下是否有导入必要的库，如numpy、pandas和matplotlib等。

相关问题

如何使用python绘画高级图表

Python 有很多用于绘制高级图表的库，以下是其中几个常用的：

1. Seaborn：Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的数据可视化库，可以绘制更加复杂的图形，如热力图、分布图、多变量分析图等。

2. Plotly：Plotly 是一个交互式数据可视化库，可以绘制动态图、3D 图、地图等。

3. Bokeh：Bokeh 也是一个交互式数据可视化库，可以绘制漂亮的交互式图形，如散点图、折线图、面积图等。

4. Altair：Altair 是基于 Vega-Lite 的 Python 数据可视化库，可以通过简单的代码来绘制复杂的图形。

下面是一个使用 Seaborn 来绘制热力图的例子：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

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

这个例子中，我们首先创建了一个数据框，然后使用 Seaborn 绘制了一个热力图。heatmap() 函数用于绘制热力图，其中 annot 参数用于显示每个单元格的值，cmap 参数用于设置颜色映射。