python分析文本和数值之间的相关系数热图的代码

以下是一个使用Python绘制文本和数值之间相关系数热图的示例代码：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 读取文本数据和数值数据
text_data = pd.read_csv("text_data.csv")
numeric_data = pd.read_csv("numeric_data.csv")

# 将文本数据转换为词频矩阵
vectorizer = CountVectorizer()
text_matrix = vectorizer.fit_transform(text_data)

# 计算文本数据和数值数据之间的相关性矩阵
corr_matrix = pd.DataFrame(text_matrix.toarray()).corrwith(numeric_data)

# 绘制热图
sns.heatmap(corr_matrix, cmap="coolwarm")
plt.title("Correlation Heatmap")
plt.show()

在代码中，我们首先读取文本数据和数值数据，然后使用`CountVectorizer`将文本数据转换为词频矩阵。接着，我们使用`corrwith`计算词频矩阵和数值数据之间的相关性系数矩阵。最后，我们使用Seaborn绘制热图展示相关性矩阵的结果。可以通过`cmap`参数指定颜色映射方案，这里使用的是"coolwarm"。