correlation_plot = drought_df_measures.corr() correlation_plot.style.background_gradient(cmap = 'RdYlGn')

这段代码的作用是生成一个关于drought_df_measures数据集中各列之间的相关性热图，并将其渲染成一个颜色渐变的样式。具体来说，该数据集中的每一列都代表了一个干旱测量指标，热图的每个格子都代表了两个指标之间的相关性，颜色的深浅表示相关性的强弱。代码中的"cmap = 'RdYlGn'"指定了使用红黄绿色渐变的颜色映射。

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correlation_matrix=numeric_df.corr()

这是一段代码，它计算了一个数据框中所有数值列的相关系数矩阵，并将结果存储在变量 correlation_matrix 中。这个矩阵可以用来分析变量之间的线性关系，其值的范围在-1到1之间，值越接近于1表示两个变量之间的正相关性越强，值越接近于-1表示两个变量之间的负相关性越强，值为0表示两个变量之间没有线性关系。

numeric_df=diabetes.select_dtypes(include='number') correlation_matrix=numeric_df.corr()什么意思

这段代码是针对糖尿病数据集（diabetes）的，目的是计算数据集中所有数值型变量之间的相关系数矩阵。

`diabetes.select_dtypes(include='number')` 选择了数据集中所有数值型变量的子集，返回一个新的数据集，这个新的数据集只包含数值型变量，这些变量的数据类型可以是整数、浮点数等。

`numeric_df.corr()` 对于上一步中得到的新的数据集，计算其中所有变量之间的相关系数，返回一个相关系数矩阵。相关系数矩阵展示了变量之间的线性相关性程度，取值范围从 -1 到 1，0 表示两个变量之间没有线性关系，1 表示两个变量完全正相关，-1 表示两个变量完全负相关。