pearson相關係數演算法
阿新 • • 發佈：2018-12-18
#-*- coding: utf-8 -*-
#計算兩兩指標間的相關係數矩陣
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
inputfile = 'data3.csv' #輸入的資料檔案
data = pd.read_csv(inputfile) #讀取資料
pearson=np.round(data.corr(method = 'pearson'), 2) #計算相關係數矩陣，保留兩位小數
print(pearson)
pearson.to_csv("data.csv")
#熱力圖
colormap = plt.cm.viridis
plt.figure(figsize=(30,30))
plt.title('Unit_price Correlation of Features', y=1.05, size=15)
sns.heatmap(data.astype(float).corr(),linewidths=0.1,vmax=1.0, square=True, cmap=colormap, linecolor='white', annot=True)
plt.show()