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);

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);

试试这个函数，它也会显示相关矩阵的变量名:

def plot_corr(df,size=10):
    """Function plots a graphical correlation matrix for each pair of columns in the dataframe.

    Input:
        df: pandas DataFrame
        size: vertical and horizontal size of the plot
    """

    corr = df.corr()
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(size, size))
    ax.matshow(corr)
    plt.xticks(range(len(corr.columns)), corr.columns)
    plt.yticks(range(len(corr.columns)), corr.columns)

你可以使用来自seaborn的heatmap()来查看b/w不同特征的相关性:

import matplot.pyplot as plt
import seaborn as sns

co_matrics=dataframe.corr()
plot.figure(figsize=(15,20))
sns.heatmap(co_matrix, square=True, cbar_kws={"shrink": .5})

Seaborn的热图版本:

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

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())