特征相关性矩阵热力图
时间: 2025-04-19 12:40:31 浏览: 43
### 绘制特征相关性矩阵热力图
为了绘制特征相关性矩阵的热力图,通常会使用 `pandas` 来处理数据,并利用 `seaborn` 和 `matplotlib` 进行可视化。以下是具体的方法:
#### 导入必要的库
首先需要导入所需的 Python 库来加载数据并进行可视化。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
```
#### 加载数据
假设有一个名为 `data.csv` 的文件作为数据源,可以通过 Pandas 将其读取到 DataFrame 中。
```python
df = pd.read_csv('data.csv')
```
#### 计算相关性矩阵
接着计算各个特征间的皮尔逊相关系数,形成一个方阵形式的相关性矩阵。
```python
correlation_matrix = df.corr()
```
此操作能够得到所有列间的关系强度值表,这些数值范围从 -1 到 +1 不等,其中绝对值越大表示关联度越高[^4]。
#### 设置图表大小与样式
在正式作图之前调整好图像尺寸以及应用 Seaborn 默认的主题风格有助于提升最终呈现效果的质量。
```python
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.set(style="whitegrid", font_scale=1.2)
```
#### 使用 Seaborn 创建热力图
最后一步就是调用 Seaborn 提供的 heatmap 函数完成实际绘图工作;这里设置了几个重要参数以增强可读性和美观程度。
```python
sns.heatmap(
correlation_matrix,
annot=True, # 是否显示每个格子的具体数值
cmap='coolwarm', # 颜色方案选择
fmt='.2f' # 数字格式保留两位小数
)
plt.title('Feature Correlation Heatmap') # 添加标题
plt.show() # 展示图片
```
上述代码片段展示了完整的流程,从准备环境到最后展示结果,帮助理解如何有效地运用 Python 工具链来进行复杂的数据探索任务之一 —— 特征间关系的研究[^2]。
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