查看数据特征之间的相关性

本文展示了如何使用Python库pandas和numpy读取CSV数据,通过matplotlib绘制特征间的散点图来观察关系,并计算目标特征与其他特征的相关系数,以便于理解数据特征之间的关联程度。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data')
x = data.drop(['name','age','armTemp','enviTemp'],axis = 1)

# 选择要分析的特征
target_feature = ''
other_features = x.drop(columns=target_feature)

other_features = other_features.columns.tolist()

type(other_features)
# 绘制散点图
for feature in other_features:
    plt.scatter(x[feature], x[target_feature], label=feature)
    
plt.xlabel('Other Features')
plt.ylabel('Target Feature')
plt.legend()
plt.show()
# 计算相关系数
correlation_matrix = data[other_features + [target_feature]].corr()
# print(correlation_matrix)
target_correlation = correlation_matrix.loc[target_feature, other_features]

print(target_correlation)
type(target_correlation)
target_correlation.abs().sort_values(ascending=False)
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