皮尔逊相关系数热力图实例分析

在进行皮尔逊相关系数热力图实例分析时，首先需要导入相关的库，如numpy、pandas、matplotlib和seaborn。然后，读取数据文件，可以使用pandas的read_excel函数，指定文件路径和文件名。接下来，根据实际需求对数据进行筛选、清洗和处理。最后，使用seaborn库的heatmap函数绘制皮尔逊相关系数热力图。

以下是一个示例代码：

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

# 读取数据
datas = pd.read_excel(r'C:\Users\1003\Desktop\土地指标\指标.xlsx')
datas = datas.iloc[:,:-2]

# 计算皮尔逊相关系数矩阵
corr_matrix = datas.corr(method='pearson')

# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Pearson Correlation Heatmap')
plt.show()

在这个示例中，我们使用了pandas的iloc函数来选择要分析的数据列，然后使用corr方法计算皮尔逊相关系数矩阵。最后，使用seaborn的heatmap函数来绘制热力图，其中设置了annot参数为True以显示相关系数的数值，并使用cmap参数指定颜色映射。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实际分析需要根据你的数据和具体需求进行相应的调整。