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)

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。

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)