能否写一段绘制相关系数矩阵图的程序

当我们需要观察多个变量之间的相关性时，可以使用相关系数矩阵图来呈现。下面是一个用 Python 和 Matplotlib 绘制相关系数矩阵图的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 随机生成一个相关系数矩阵
corr_mat = np.random.rand(5, 5)

# 绘制相关系数矩阵图
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(corr_mat, cmap='coolwarm')

# 添加颜色条
cbar = ax.figure.colorbar(im, ax=ax)

# 设置坐标轴标签
ax.set_xticks(np.arange(corr_mat.shape[1]))
ax.set_yticks(np.arange(corr_mat.shape[0]))
ax.set_xticklabels(['Var1', 'Var2', 'Var3', 'Var4', 'Var5'])
ax.set_yticklabels(['Var1', 'Var2', 'Var3', 'Var4', 'Var5'])

# 旋转 x 轴标签
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right", rotation_mode="anchor")

# 循环遍历矩阵中的每个元素，添加数值标签
for i in range(corr_mat.shape[0]):
    for j in range(corr_mat.shape[1]):
        text = ax.text(j, i, round(corr_mat[i, j],2), ha="center", va="center", color="w")

# 设置图形标题
ax.set_title("Correlation Coefficient Matrix")

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用 NumPy 随机生成了一个 5×5 的相关系数矩阵。然后，我们使用 Matplotlib 中的 imshow 函数绘制了这个矩阵，并使用 colorbar 函数添加了颜色条。接着，我们设置了坐标轴标签和旋转 x 轴标签，并循环遍历矩阵中的每个元素，添加数值标签。最后，我们设置了图形标题，并使用 show 函数显示了图形。

你可以根据自己的需求修改代码中的相关参数，例如矩阵的大小、坐标轴标签和颜色条等，以满足你的需求。