python data.corr() 中的皮尔逊相关系数

Question

我有一个具有以下形状的矩阵 (20, 17)，行是时间，列是变量的数量。

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：

有没有办法在 .corr() 函数中规范化变量 directly？ （我知道我可以事先做到这一点，然后再应用该功能）

我的相关矩阵很大，我无法一次查看所有内容（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）呈现结果，以便我可以轻松地从最低相关性中找出最高相关性？

非常感谢

Answer 1

您可以使用 matplotlib 的 imshow() 查看任何矩阵的热图。

此外，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。