python进行相关性分析并绘制散点图详解_Python

需要用到的库

在本篇博客中，主要用到的库是pandas、numpy、matplotlib、seaborn等，想要使用seaborn库必须要引入matplotlib库，seaborn是作为它的外挂库。

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									#1 load pakeage

									import pandas as pd#读写表格以及表格处理

									import numpy as np#用于数据计算

									import geopandas as gpd

									import matplotlib.pyplot as plt

									import seaborn as sns

									import os

									import warnings

									warnings.filterwarnings("ignore")

									plt.rc('font',family='Times New Roman')

									from glob import glob

									from osgeo import gdal,gdal_array,gdalnumeric

									plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']  #显示中文

									plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False    #显示负号

数据读取

这里我使用的是师弟的一部分数据，在这里进行数据读取。

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									df = pd.read_csv('./JXDY_1.csv',encoding='utf-8')

									df.head()

python进行相关性分析并绘制散点图详解

这里我们做相关性分析

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									df.corr()#默认是pearson相关性分析

python进行相关性分析并绘制散点图详解

之后我们进行批量化的散点图输出，将相关性数据放在图形上

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									a = 2#这里的相关性是从第二位开始进行计算的，所以我从第二位开始提取

									for i in df.columns[3:]:

									    a1 = sns.lmplot(y='fruit',x=i,data=df)

									    ax = plt.gca()

									    ax.text(0.9,1,"Pearson:{:.2f}".format(df.corr().iloc[1,a]),transform=ax.transAxes)#添加相关性

									    a = a+1

									    plt.savefig('./{}.jpg'.format(i),dpi=300,bbox_inches = 'tight')