python data.corr中的Pearson相关

如何解决python data.corr中的Pearson相关

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。