python data.corr中的Pearson相关

问题描述

我有一个矩阵,其形状为(20,17),行是时间,列是变量数。

当我使用data.corr()计算相关矩阵时,自然会得到一个(17,17)矩阵。

我的问题:

是否有一种方法可以对directly函数中的变量.corr()进行规范化? (我知道我可以先这样做,然后再应用该功能

我的相关矩阵很大,我无法一口气查看所有内容(我必须向下滚动才能进行必要的比较)。有没有办法以简洁的方式(如热图)来呈现结果,我可以轻松地从最低的相关性中找出最高的结果?

非常感谢

解决方法

您可以使用matplotlib的imshow()查看任何矩阵的热图。

另外,考虑使用pandas数据框,这样您可以按相关强度排序并保留每行和每列的标签。