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()

我认为有很多好的答案，但我把这个答案添加给那些需要处理特定列和显示不同情节的人。

import numpy as np
import seaborn as sns
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

rs = np.random.RandomState(0)
df = pd.DataFrame(rs.rand(18, 18))
df= df.iloc[: , [3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,17]].copy()
corr = df.corr()
plt.figure(figsize=(11,8))
sns.heatmap(corr, cmap="Greens",annot=True)
plt.show()

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

你可以通过绘制海洋出生的热图或熊猫的散射矩阵来观察特征之间的关系。

散射矩阵:

pd.scatter_matrix(dataframe, alpha = 0.3, figsize = (14,8), diagonal = 'kde');

如果你想可视化每个特征的偏度，也可以使用海运配对图。

sns.pairplot(dataframe)

党Heatmap:

import seaborn as sns

f, ax = pl.subplots(figsize=(10, 8))
corr = dataframe.corr()
sns.heatmap(corr,
    cmap=sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True),
    vmin=-1.0, vmax=1.0,
    square=True, ax=ax)

输出将是特征的相关映射。参见下面的例子。

杂货店和洗涤剂之间的相关性很高。类似的:

高相关性产品:

杂货和洗涤剂。

相关性中等的产品:

牛奶和杂货 牛奶和洗涤剂。纸

低相关性产品:

牛奶和熟食 冷冻和新鲜。 冷冻熟食店。

从配对图中:你可以从配对图或散射矩阵中观察到相同的一组关系。但从这些可以判断数据是否正态分布。

注:上图为取自数据的同一张图，用于绘制热图。

当处理大量特征之间的相关性时，我发现将相关特征聚类在一起很有用。这可以用seaborn clustermap图来完成。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

g = sns.clustermap(df.corr(), 
                   method = 'complete', 
                   cmap   = 'RdBu', 
                   annot  = True, 
                   annot_kws = {'size': 8})
plt.setp(g.ax_heatmap.get_xticklabels(), rotation=60);

clustermap函数使用层次聚类将相关特征排列在一起并生成树状树状图。

在这个图中有两个值得注意的集群:

Y_des和dew.point_des Irradiance, y_seasonal和dew.point_seasonal

FWIW的气象数据，以产生这一数字可以访问与这木星笔记本。

Seaborn的热图版本:

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