用 Python 计算相关性并绘制热力图：数据洞察的第一步（附完整代码与实战技巧）

用 Python 计算相关性并绘制热力图：数据洞察的第一步（附完整代码与实战技巧）

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在数据分析的世界里，相关性分析是最常见也最关键的探索性步骤之一。它不仅能帮助我们理解变量之间的关系，还能为特征选择、模型构建提供重要依据。而热力图（heatmap）作为一种直观的可视化方式，能让我们一眼看出哪些变量之间“有戏”，哪些只是“凑巧”。

本文将带你系统掌握如何使用 Python 进行相关性计算，并用 Seaborn 绘制美观、实用的热力图。无论你是刚入门的数据分析爱好者，还是希望提升数据洞察力的资深开发者，都能在这里找到实战参考与灵感。

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一、为什么相关性分析如此重要？

相关性分析的目标是衡量两个变量之间的线性关系。常见的用途包括：

• 探索变量之间的潜在联系
• 识别冗余特征，减少维度
• 发现可能的因果线索（虽然相关≠因果）
• 为建模提供特征选择依据

Python 提供了多种方式进行相关性分析，最常用的是 Pandas 的 .corr() 方法，默认使用皮尔逊相关系数。

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二、准备工作：导入库与构造数据

安装依赖

pip install pandas seaborn ma