Seaborn的热图版本:

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

你可以使用matplotlib中的pyplot.matshow():

import matplotlib.pyplot as plt

plt.matshow(dataframe.corr())
plt.show()

编辑:

在评论中有一个关于如何更改轴勾标签的请求。这是一个豪华版，它画在一个更大的图形尺寸上，有轴标签来匹配数据框架，还有一个颜色条图例来解释颜色尺度。

我包括如何调整标签的大小和旋转，我正在使用一个图形比例，使颜色条和主要图形出来的高度相同。

编辑2: 由于df.corr()方法忽略非数值列，在定义x和y标签时应该使用.select_dtypes(['number'])，以避免不必要的标签移位(包括在下面的代码中)。

f = plt.figure(figsize=(19, 15))
plt.matshow(df.corr(), fignum=f.number)
plt.xticks(range(df.select_dtypes(['number']).shape[1]), df.select_dtypes(['number']).columns, fontsize=14, rotation=45)
plt.yticks(range(df.select_dtypes(['number']).shape[1]), df.select_dtypes(['number']).columns, fontsize=14)
cb = plt.colorbar()
cb.ax.tick_params(labelsize=14)
plt.title('Correlation Matrix', fontsize=16);

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)

可以使用matplotlib中的imshow()方法

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')

plt.imshow(X.corr(), cmap=plt.cm.Reds, interpolation='nearest')
plt.colorbar()
tick_marks = [i for i in range(len(X.columns))]
plt.xticks(tick_marks, X.columns, rotation='vertical')
plt.yticks(tick_marks, X.columns)
plt.show()

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()