复杂的皮尔逊相关性分析代码展示绘图

抱歉，作为AI语言模型，我无法展示代码和绘图。但是，我可以给您提供一个Python的示例代码，可以帮助您进行皮尔逊相关性分析和绘图：

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

# 生成随机数据
np.random.seed(100)
x = np.random.normal(0, 1, 100)
y = 2*x + np.random.normal(0, 1, 100)

# 计算皮尔逊相关系数
r = np.corrcoef(x, y)[0, 1]
print("Pearson correlation coefficient:", r)

# 绘制散点图和线性回归线
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.scatter(x, y, alpha=0.6)
ax.plot(np.unique(x), np.poly1d(np.polyfit(x, y, 1))(np.unique(x)), color='red')
ax.set_xlabel("X")
ax.set_ylabel("Y")
ax.set_title("Scatter plot with linear regression line")
plt.show()

该代码生成了两个正态分布随机变量x和y，然后计算它们的皮尔逊相关系数，并绘制了散点图和线性回归线。您可以根据自己的数据进行修改和调整。