python 相关性热图

在 Python 中使用 seaborn 库可以很方便地绘制相关性热图。下面是一个示例代码：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 创建数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 计算相关系数
corr = data.corr()

# 绘制相关性热图
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')

在这个示例中，我们首先使用 pandas 库读取数据，然后使用 `corr()` 函数计算数据的相关系数矩阵。接着使用 seaborn 库中的 `heatmap()` 函数绘制相关性热图，其中 `annot=True` 参数表示在每个格子里显示相关系数的值，`cmap='coolwarm'` 参数表示使用蓝色和红色的渐变色来表示相关系数的大小（蓝色表示负相关，红色表示正相关）。

需要注意的是，数据必须是数值型的，如果数据中包含文本或分类变量，需要进行额外的数据处理。