python相关系数矩阵图 案例

下面是一个简单的案例，展示如何使用Python中的Seaborn库来绘制相关系数矩阵图。

首先，我们需要安装Seaborn库。在命令行中输入以下命令即可：

pip install seaborn

然后，我们需要导入必要的库：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要准备数据。在这个例子中，我们将使用Seaborn库自带的数据集"tips"，该数据集包含各种餐厅的消费者账单信息。

tips = sns.load_dataset("tips")

现在，我们可以使用Seaborn库的"heatmap"函数来绘制相关系数矩阵图。相关系数矩阵是一个方阵，其对角线上的元素是每个变量的方差，而其余元素是各个变量之间的协方差。在相关系数矩阵图中，较大的值将显示为较深的颜色，而较小的值将显示为较浅的颜色。

corr = tips.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap="YlGnBu")
plt.show()

结果如下所示：


从图中可以看出，总账单金额（total_bill）和小费金额（tip）之间的相关性很强。这意味着当顾客的账单金额增加时，他们给的小费金额也会相应增加。另一方面，与性别（sex）和是否吸烟（smoker）相关的变量之间的相关性较小，这意味着这些变量之间的关系不太紧密。

这就是一个简单的相关系数矩阵图案例。通过使用Seaborn库，我们可以轻松地可视化数据集中各个变量之间的相关性。