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这篇文章给大家介绍python入门需要掌握绘制热图展示的相关系数，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
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数据集包括3个品种的小麦种子7个指标，这7个指标分别是
第一次使用python直接在电脑上安装anaconda3就好了，我之前录制过一个视频进行介绍，可以参考
win+快捷键 输入cmd按回车 打开命令行窗口，然后再命令行输入 jupyter lab
按回车键 jupyter lab在默认浏览器启动
点击Notebook下的python3新建一个窗口
接下来就是输入命令了
import pandas as pd
df = pd.read_csv("D://Rstudio_default_working/kaggle/Seed_Data.csv")
df.head()
df1 = df.drop('target',axis=1)
这里参考了 https://heartbeat.fritz.ai/seaborn-heatmaps-13-ways-to-customize-correlation-matrix-visualizations-f1c49c816f07
import seaborn as sns
sns.heatmap(df.corr())
显示相关系数
sns.heatmap(df.corr(),annot=True)
这里相关性分析默认的好像是皮尔逊相关性分析
更改其他的方法
关于python入门需要掌握绘制热图展示的相关系数就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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