mask[np.triu_indices_from(mask)] = True

这行代码的作用是将矩阵的上三角部分（包括对角线）全部标记为 True。其中，np.triu_indices_from(mask) 返回的是一个元组，包含了矩阵 mask 的上三角部分元素的行列索引。因此，mask[np.triu_indices_from(mask)] 就是取出这些元素，然后将它们全部赋值为 True。这个操作通常用于对称矩阵，可以避免重复计算。

相关问题

np.triu_indices_from()参数详解

np.triu_indices_from()是一个NumPy函数，用于返回一个数组的上三角矩阵的索引。它的参数是一个数组，返回值是一个包含上三角矩阵索引的元组。其中，元组的第一个元素是行索引，第二个元素是列索引。这个函数的作用是方便地获取一个数组的上三角矩阵的索引，以便进行相关计算。

# 找出相关程度 plt.figure(figsize=(20, 16)) # 指定绘图对象宽度和高度 colnm = data_train1.columns.tolist() # 列表头 mcorr = data_train1[colnm].corr(method="spearman") # 相关系数矩阵，即给出了任意两个变量之间的相关系数 mask = np.zeros_like(mcorr, dtype=np.bool) # 构造与mcorr同维数矩阵 为bool型 mask[np.triu_indices_from(mask)] = True # 角分线右侧为True cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True) # 返回matplotlib colormap对象 g = sns.heatmap(mcorr, mask=mask, cmap=cmap, square=True, annot=True, fmt='0.2f') # 热力图（看两两相似度） plt.show()根据这段代码写出正确的代码

这段代码是用于绘制热力图展示数据集中各个变量之间的相关性，可以按照以下步骤进行编写：

1. 导入必要的库

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取数据集

data_train1 = pd.read_csv('data_train1.csv')

3. 计算相关系数矩阵

colnm = data_train1.columns.tolist()
mcorr = data_train1[colnm].corr(method="spearman")

4. 构造相似度矩阵和掩码矩阵

mask = np.zeros_like(mcorr, dtype=np.bool)
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True

5. 绘制热力图

plt.figure(figsize=(20, 16))
cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True)
g = sns.heatmap(mcorr, mask=mask, cmap=cmap, square=True, annot=True, fmt='0.2f')
plt.show()

其中，`np.triu_indices_from(mask)` 是用于构造掩码矩阵的函数，将对角线及其左下方的元素设为 False，右上方的元素设为 True。`sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True)` 是用于生成颜色渐变的函数。其他参数解释如下：

- `square=True`：将每个单元格绘制为正方形。
- `annot=True`：在每个单元格中显示相关系数。
- `fmt='0.2f'`：以浮点数格式显示相关系数，保留两位小数。