如果你的dataframe是df，你可以简单地使用:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(15, 10))
sns.heatmap(df.corr(), annot=True)

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()

如果你的dataframe是df，你可以简单地使用:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(15, 10))
sns.heatmap(df.corr(), annot=True)

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。

为了完整起见，截至2019年底，我所知道的seaborn最简单的解决方案，如果使用Jupyter:

import seaborn as sns
sns.heatmap(dataframe.corr())

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