在机器学习和数据分析中，利用Python的Pandas和Matplotlib可以计算及展示特征与目标之间的相关性。首先导入所需库，加载数据集，接着计算皮尔逊相关系数，然后通过绘制热力图或散点图来可视化相关性，帮助进行特征选择和模型构建。
Python计算特征与目标的相关性并可视化
在机器学习和数据分析中，了解特征与目标之间的相关性非常重要。相关性可以告诉我们特征与目标之间的线性关系强度，这对于特征选择和模型构建都是有帮助的。幸运的是，在Python中有很多工具可以计算特征与目标的相关性，并且可以使用可视化工具将结果呈现出来。
首先，让我们导入必要的库。我们将使用Pandas进行数据处理，使用Matplotlib进行可视化。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
接下来，我们需要加载我们的数据集。假设我们的数据集保存在一个名为data.csv的文件中，其中包含特征列和目标列。我们可以使用Pandas的read_csv()函数来加载数据。
data = pd
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