主要介绍了Python数据相关系数矩阵和热力图轻松实现教程，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

对其中的参数进行解释 plt.subplots(figsize=(9, 9))设置画面大小，会使得整个画面等比例放大的 sns.heapmap()这个当然是用来生成热力图的啦 df是DataFrame， pandas的这个类还是很常用的啦~ df.corr()就是得到这个dataframe的相关系数矩阵 把这个矩阵直接丢给sns.heapmap中做参数就好啦 sns.heapmap中annot=True，意思是显式热力图上的数值大小。 sns.heapmap中square=True，意思是将图变

本文实例为大家分享了python绘制热力图的具体代码，供大家参考，具体内容如下 python的热力图是用皮尔逊相关系数来查看两者之间的关联性。 #encoding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import cm from matplotlib import axes import pylab pylab.mpl.rcParams

基于seaborn模块来对数据之间的相关性进行可视化展示已经是司空见惯的事情了，在我之前的文章里面也有相关的实现和介绍，这里主要就是对seaborn提供的所有色系来进行对比，提供一组数据跑出来的样例图吧，方便需要的人直接对比进行选择。      热力图可视化部分的代码实现如下所示： def heapMapPlot(data,key_list,title,savepath='relation/heatmap.png',sexi='colormap'): ''' 基于相关性系数计算