python 使用Pearson Correlation Heatmap绘制相关矩阵

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

pd.set_option('precision',2)
plt.figure(figsize=(15,12))
sns.heatmap(df_train.drop(["SalePrice","Id"],axis=1).corr(), square=True)
plt.suptitle("Pearson Correlation Heatmap")
plt.show()

#OR 

cm = np.corrcoef(train_df[cols].values.T)
sns.set(font_scale=1.5)
hm = sns.heatmap(cm, cbar=True, annot=True, square=True, fmt='.2f', annot_kws={'size':15}, yticklabels=cols,xticklabels=cols)
plt.show()

以上是关于python 使用Pearson Correlation Heatmap绘制相关矩阵的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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