# calculate the correlation matrix correlation_matrix = df_pre.corr() # create a heatmap of the correlation matrix sns.heatmap(correlation_matrix, annot=true, cmap='coolwarm') # show the plot plt.show() 解释这段代码的意思
这段代码是用来计算数据框（DataFrame）df_pre中各列之间的相关性矩阵，并使用热力图进行可视化展示。 1. `correlation_matrix = df_pre.corr()`：这一行代码计算了数据框df_pre中各列之间的相关系数矩阵。相关系数衡量的是两个变量之间的线性关系强度和方向。取值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无关。 2. `sns.heatmap(correlation_matrix, annot=true, cmap='coolwarm')`：这一行代码使用seaborn库的heatmap函数绘制热力图。热力图中的每个单元格的颜色表示对应行列变量之间的相关系数大小。参数`annot=true`表示在单元格内显示相关系数的具体数值；`cmap='coolwarm'`表示使用蓝色到红色的颜色映射，其中蓝色表示低度正相关，红色表示高度正相关，绿色表示低度负相关，紫色表示高度负相关。 3. `plt.show()`：这一行代码用于显示绘制好的热力图。 [2024-10-10 10:14:52 | AI写代码神器 | 246点数解答]
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