python相关性分析与热力图可视化

相关性分析可以发现不同变量之间相关性程度，本文以python为例进行实现。

1.相关性矩阵

corr = abs(data[['学科A','学科B','学科C','学科D','学业成败']].corr()) #abs取绝对值
corr

2.热力图可视化展示

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
fig = plt.figure()
names=['学科A','学科B','学科C','学科D','学业成败']
#fig.figsize:(40,40) #图片大小为20*20
# 以下代码用户显示中文
from pylab import *  
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

plt.figure(figsize=(8,6))
ax = sns.heatmap(corr,cmap=plt.cm.Greys, linewidths=0.05,vmax=1, vmin=0 ,annot=True,annot_kws={'size':6,'weight':'bold'})
plt.xticks(np.arange(5)+0.5,names) #横坐标标注点
plt.yticks(np.arange(5)+0.5,names) #纵坐标标注点
plt.show()