相关系数矩阵与热力图：探索特征之间的关联性

相关系数矩阵和热力图是在数据分析和可视化中常用的工具，用于探索特征之间的关联性。通过计算特征之间的相关系数，并将其可视化为热力图，我们可以快速了解特征之间的线性关系强度和方向。本文将介绍如何计算相关系数矩阵并生成热力图的方法，并提供相应的源代码。

相关系数矩阵是一个二维矩阵，其中每个元素表示两个特征之间的相关程度。常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。皮尔逊相关系数用于衡量两个连续变量之间的线性关系强度，取值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关。斯皮尔曼相关系数用于衡量两个变量之间的单调关系，无论是线性的还是非线性的。

下面是使用Python计算相关系数矩阵的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
   
   'Feature1': [1