Seaborn的热图版本:

import seaborn as sns
corr = dataframe.corr()
sns.heatmap(corr, 
            xticklabels=corr.columns.values,
            yticklabels=corr.columns.values)

令人惊讶的是，没有人提到功能更强、交互性更强、更容易使用的替代品。

A)你可以用plotly:

只要两行，你就得到: 互动, 光滑的规模, 颜色基于整个数据框架，而不是单个列， 轴上的列名和行索引， 放大, 平移, 内置一键保存为PNG格式的功能， 自动伸缩, 比较悬停， 气泡显示数值，热图看起来仍然很好，你可以看到 价值观:

import plotly.express as px
fig = px.imshow(df.corr())
fig.show()

B)你也可以使用Bokeh:

所有相同的功能，只是有点麻烦。但如果你不想选择剧情，仍然想要所有这些东西，这仍然是值得的:

from bokeh.plotting import figure, show, output_notebook
from bokeh.models import ColumnDataSource, LinearColorMapper
from bokeh.transform import transform
output_notebook()
colors = ['#d7191c', '#fdae61', '#ffffbf', '#a6d96a', '#1a9641']
TOOLS = "hover,save,pan,box_zoom,reset,wheel_zoom"
data = df.corr().stack().rename("value").reset_index()
p = figure(x_range=list(df.columns), y_range=list(df.index), tools=TOOLS, toolbar_location='below',
           tooltips=[('Row, Column', '@level_0 x @level_1'), ('value', '@value')], height = 500, width = 500)

p.rect(x="level_1", y="level_0", width=1, height=1,
       source=data,
       fill_color={'field': 'value', 'transform': LinearColorMapper(palette=colors, low=data.value.min(), high=data.value.max())},
       line_color=None)
color_bar = ColorBar(color_mapper=LinearColorMapper(palette=colors, low=data.value.min(), high=data.value.max()), major_label_text_font_size="7px",
                     ticker=BasicTicker(desired_num_ticks=len(colors)),
                     formatter=PrintfTickFormatter(format="%f"),
                     label_standoff=6, border_line_color=None, location=(0, 0))
p.add_layout(color_bar, 'right')

show(p)

如果你的主要目标是可视化相关矩阵，而不是创建一个图形本身，方便的pandas样式选项是一个可行的内置解决方案:

import pandas as pd
import numpy as np

rs = np.random.RandomState(0)
df = pd.DataFrame(rs.rand(10, 10))
corr = df.corr()
corr.style.background_gradient(cmap='coolwarm')
# 'RdBu_r', 'BrBG_r', & PuOr_r are other good diverging colormaps

请注意，这需要在支持呈现HTML的后端中，例如JupyterLab Notebook。

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样式

您可以轻松地限制数字精度:

corr.style.background_gradient(cmap='coolwarm').set_precision(2)

如果你更喜欢没有注释的矩阵，也可以把数字都去掉:

corr.style.background_gradient(cmap='coolwarm').set_properties(**{'font-size': '0pt'})

样式文档还包括更高级样式的说明，例如如何更改鼠标指针悬停的单元格的显示。

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时间比较

在我的测试中，style.background_gradient()比plt.matshow()快4倍，比sn .heatmap()快120倍，矩阵为10x10。不幸的是，它的伸缩性不如plt.matshow():对于100x100的矩阵，两者需要相同的时间，而对于1000x1000的矩阵，plt.matshow()要快10倍。

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储蓄

有几种可能的方法来保存风格化的数据框架:

通过追加render()方法返回HTML，然后将输出写入文件。 通过附加to_excel()方法保存为带有条件格式的.xslx文件。 结合imgkit保存位图 截屏(就像我在这里所做的那样)。

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将整个矩阵的颜色归一化(pandas >= 0.24)

通过设置axis=None，现在可以基于整个矩阵计算颜色，而不是每列或每行:

corr.style.background_gradient(cmap='coolwarm', axis=None)

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单角热图

由于很多人正在阅读这个答案，我想我应该添加一个技巧，如何只显示相关矩阵的一个角落。我发现这个更容易阅读，因为它删除了多余的信息。

# Fill diagonal and upper half with NaNs
mask = np.zeros_like(corr, dtype=bool)
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True
corr[mask] = np.nan
(corr
 .style
 .background_gradient(cmap='coolwarm', axis=None, vmin=-1, vmax=1)
 .highlight_null(null_color='#f1f1f1')  # Color NaNs grey
 .set_precision(2))

请检查下面可读的代码

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(36, 26))
heatmap = sns.heatmap(df.corr(), vmin=-1, vmax=1, annot=True)
heatmap.set_title('Correlation Heatmap', fontdict={'fontsize':12}, pad=12)```

  [1]: https://i.stack.imgur.com/I5SeR.png

Statmodels图形也提供了一个很好的相关矩阵视图

import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

corr = dataframe.corr()
sm.graphics.plot_corr(corr, xnames=list(corr.columns))
plt.show()

我更喜欢用Plotly，因为它的图表更具交互性，也更容易理解。可以使用下面的代码片段。

import plotly.express as px

def plotly_corr_plot(df,w,h):
    fig = px.imshow(df.corr())
    fig.update_layout(
        autosize=False,
        width=w,
        height=h,)
    fig.show()