Jupyter中Python Seaborn热力图未显示全部相关性问题求助

嘿，我明白你碰到的麻烦了——想展示特定列的相关性，结果热力图要么显示了全部列，要么关注的列没出全对吧？问题出在你直接用了整个数据集来计算相关矩阵，咱们只需要先筛选出你关心的列，再走后续流程就行，看我给你改改代码：

第一步：明确你关注的列 #

先把你想展示的列名列出来，替换成你实际需要的：

# 自定义你要展示的列列表
focus_columns = ["列A", "列B", "列C", "列D"]  # 换成你的真实列名

第二步：筛选数据并计算相关矩阵 #

用上面的列列表从原数据里提取子集，再计算相关性，这样corr就只包含你关注的列了：

sns.set(style="white")
# 先筛选关注的列，再计算相关矩阵
corr = data[focus_columns].corr()

第三步：保留后续的掩码、画布和色板设置 #

这部分你的代码没问题，直接复用就行：

# 生成上三角掩码
mask = np.zeros_like(corr, dtype=np.bool)
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True

# 设置matplotlib画布
f, ax = plt.subplots(figsize=(11, 9))

# 生成自定义发散色板
cmap = sns.diverging_palette(220, 10, as_cmap=True)

第四步：绘制热力图（可选优化标签显示） #

如果列名太长导致挤在一起，别忘了加个标签旋转的设置，让可读性更好：

# 绘制热力图
sns.heatmap(corr, mask=mask, cmap=cmap, vmax=.3, center=0,
            square=True, linewidths=.5, cbar_kws={"shrink": .5})
# 旋转x轴标签，避免重叠
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.show()

这样修改后，热力图就只会显示你指定的那些列啦！要是还有列显示不全的情况，你可以调大figsize里的数值，比如改成(15,12)，给画布更多空间。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Christian Ulrich