用于展示特征相关性的热力图

heatmap(df_train.corr()) 是一个非常实用的Python代码片段，它可以展示训练数据集中各个特征之间的相关性，让我们能够更加直观地了解各个特征之间的关系。

代码功能

heatmap(df_train.corr()) 的功能是使用pandas中的corr()方法来获取数据集中各个特征之间的相关性矩阵，然后使用seaborn库中的heatmap函数来将矩阵数据可视化，最后将生成的图像绘制在当前笔记本中。

热力图展示

热力图是一种可视化方式，通过使用热量不同的颜色表示矩阵数据中不同值之间的差异。在数据可视化中，热力图常被用来展示各个特征之间的相关性。在使用heatmap(df_train.corr())时，生成的热力图中，每个格子的颜色表示该位置两个特征之间的相关性大小，颜色越深表示相关性越强，颜色越浅表示相关性越弱。

相关性分析

利用heatmap(df_train.corr()) 生成的热力图，可以快速判断特征与特征之间的相关性。当颜色较深的区域较集中的时候，表示该数据集中的某些特征之间存在较强的相关性。进一步分析这些关系可以帮助我们更好地理解数据集，确定一些特征的影响程度及是否需要进行特征选择、特征工程等进一步处理。

代码实例

import pandas as pd
import seaborn as sns

df_train = pd.read_csv('train.csv')
heatmap(df_train.corr())

返回结果