Python

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使用Python绘制Spearman相关分析热力图（切割上下三角）

如有错误，欢迎交流！
初心不改，依然是GZY最劣代码手

使用相关分析时要先判断数据的属性： 如果数据都是定量数据，则使用Pearson相关分析法； 若数据中有分类数据，则使用Spearman相关分析。 本文中展示基于Spearman相关分析的热力图，并分别做上下三角切割（一般在实验中，我们更倾向于保留下三角） 部分代码如下：

```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn 

data=pd.read_csv("C:/.../xx.csv")#导入数据
col_name=data.columns.values#获取列名
spearman_matrix=[]
#（中间省略一部分Spearman相关分析），此时得到的是完整的热力图矩阵
#保留上三角：
mask=np.zeros_like(spearman_matrix)
for i in range(1,len(mask)):
    for j in range(0,i):
        mask[i][j]=True
#若要保留下三角，只需将mask[i][j]=True改成mask[j][i]=True
spearman_matrix=pd.DataFrame(spearman_matrix,index=col_name,columns=col_name)#矩阵
seaborn.heatmap(spearman_matrix,annot=True,mask=mask,xticklabels=col_name,yticklabels=col_name)#绘制热力图

因数据暂时保密，此处将图片做马赛克处理。

以上。