相关系数矩阵与heatmap热力图

在学习机器学习的过程中，我们需要观察特征之间的相似性。这时候python提供的seaborn.heatmap函数就可以帮助我们来查看特征之间的相似性。

1.官方API介绍

首先我们看一下官方提供的heatmap官方API：

seaborn.heatmap( data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt=’.2g’, annot_kws=None, linewidths=0, linecolor=’white’, cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels=’auto’, yticklabels=’auto’, mask=None, ax=None, **kwargs )

我们依次来介筛下这些参数：

data（数据参数）:矩阵数据集，可以是numpy的数组（array），也可以是pandas的DataFrame。如果是DataFrame，则df的index/column信息会分别对应到heatmap的columns和rows，即df.index是热力图的行标，df.columns是热力图的列标。
vamx,vmin（矩阵块颜色参数）:分别是热力图的颜色取值最大和最小范围，默认是根据data数据表里的取值确定
.cmap:从数字到色彩空间的映射࿰

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