相关性热力图读文件数据的Python带标签代码例子

以下是一个使用相关性热力图读取文件数据的Python代码示例，该示例带有标签：

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

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 计算数据的相关性
corr = data.corr()

# 绘制相关性热力图
sns.set(style='white')
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Heatmap')
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用`pandas`库中的`read_csv()`函数读取数据文件。然后，我们使用`corr()`函数计算数据的相关性，并将结果存储在一个名为`corr`的变量中。

接下来，我们使用`seaborn`库中的`heatmap()`函数绘制相关性热力图。该函数需要一个相关性矩阵作为输入，并将矩阵中每对变量之间的相关性用不同的颜色表示。我们还使用`annot=True`参数在图中显示相关性系数的值，并使用`cmap='coolwarm'`参数指定颜色映射。

最后，我们使用`matplotlib`库中的`title()`函数添加一个标题，然后使用`show()`函数显示图形。