Python之相关性分析热力图

最新推荐文章于 2025-02-20 09:23:10 发布

吃饭第一名~

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本文介绍了如何使用Python进行数据相关性分析，并通过热力图清晰地展示相关性矩阵，帮助读者理解数据之间的关联程度。

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import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import pearsonr, spearmanr


def randomPlot():
    '''
    构造随机数矩阵来绘制热力图
    '''
    data = np.random.rand(8, 8)
    print(data)
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
    key_list = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H']
    sns.heatmap(pd.DataFrame(np.round(data, 4), columns=key_list, index=key_list), annot=True, vmax=1, vmin=0,
                xticklabels=True,
                yticklabels=True, square=True, cmap="YlGnBu")
    ax.set_title(' Heat Map ', fontsize=18)
    ax.set_ylabel('Y', fontsize=18)
    ax.set_xlabel('X', fontsize=18)
    plt.savefig('Random.png')


def dataPlot():
    '''
    基于相关性系数计算结果来绘制
    '''
    data1 = [[1,3,1,1/5