如何更改correlation的排序方式？当前分别设为auto和ordinal alpha

问题1：从auto排序改为其他设置 #

如果是在seaborn.clustermap中使用默认的auto聚类排序（自动判断是否启用聚类），可以通过以下方式修改：

• 完全关闭排序，保留原始变量顺序：

  import seaborn as sns
  import pandas as pd
  
  # 计算相关系数矩阵
  corr_matrix = df.corr()
  # 关闭行/列聚类排序
  sns.clustermap(corr_matrix, row_cluster=False, col_cluster=False)
  

• 自定义排序逻辑（比如按目标变量的相关系数绝对值排序）：

  # 按"target"列的相关系数绝对值从大到小排序行和列
  sorted_order = corr_matrix["target"].abs().sort_values(ascending=False).index
  sorted_corr = corr_matrix.loc[sorted_order, sorted_order]
  sns.clustermap(sorted_corr)
  

问题2：从ordinal alpha（字母顺序）排序改为其他设置 #

若当前是按变量名称的字母顺序排序，可通过以下方式调整：

• 启用聚类排序（基于相关系数的层次聚类）：

  sns.clustermap(corr_matrix, row_cluster=True, col_cluster=True)
  

• 按相关系数大小排序（比如按对角线值排序）：

  # 按对角线相关系数降序排列
  sorted_idx = corr_matrix.diagonal().sort_values(ascending=False).index
  sorted_corr = corr_matrix.loc[sorted_idx, sorted_idx]
  sns.heatmap(sorted_corr)
  

• 手动指定自定义排序顺序：

  # 自定义变量顺序
  custom_var_order = ["feature_a", "feature_c", "feature_b", "feature_d"]
  sorted_corr = corr_matrix.loc[custom_var_order, custom_var_order]
  sns.heatmap(sorted_corr)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DatDepzai