python实现相关系数热力图

最新推荐文章于 2025-10-10 13:38:23 发布
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本文介绍了如何使用Python来绘制相关系数热力图，通过示例代码展示了具体的实现过程，最后展示了一个运行效果，有兴趣的读者可以加入指定的交流群进行深入探讨。

Python实现

import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random
np.random.seed(1)

data = np.random.rand(8, 8)

sns
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Python绘制相关系数热力图
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利用热力图可以看数据表里多个特征两两的相似度。热力图，常用于展示一组变量的相关系数矩阵，列联表的数据分布，通过热力图我们可以直观地看到所给数值大小的差异状况。热力图，又名相关系数图。根据热力图中不同方块颜色对应的相关系数的大小，可以判断出变量之间相关性的大小。两个变量之间相关系数的计算公式为：公式中，ρ 表示相关系数，Cov表示协方差,E表示数学期望/均值值得注意的是，该相关系数只能度量出变量之间的线性相关关系；也就是说，相关系数越高，则变量间的线性相关程度越高。
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