相关系数矩阵与热力图——探究变量之间的相互关系

相关系数矩阵是一种用于衡量变量之间相关性的工具，而热力图则可将相关系数矩阵以矩阵颜色的形式直观地展示出来。本文将介绍相关系数矩阵和热力图的概念、计算方法，并提供相应的源代码示例。

一、相关系数矩阵
相关系数矩阵用于度量多个变量之间的线性关系强度和方向，常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

1. 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）
   皮尔逊相关系数用于衡量两个连续变量之间的线性关系。其取值范围为-1到1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有线性相关。

2. 斯皮尔曼相关系数（Spearman’s Rank Correlation Coefficient）
   斯皮尔曼相关系数用于衡量两个变量之间的单调关系。它首先将原始数据转化为排名数据，然后计算排名数据的皮尔逊相关系数。

二、热力图
热力图是一种将相关系数矩阵以颜色的形式直观地展示出来的可视化图表。通过热力图，我们可以一目了然地了解变量之间的关系强度和方向。

源代码示例：
下面是使用Python语言和matplotlib库绘制热力图的示例代码：

import numpy as np
import seaborn as