用Python进行相关性分析，5行代码就够了

上述代码的成果都已经在注释中注明。有以下几点必要留意：

• 因为相干性功效中看的是绝对值的巨细，因此必要对correlation_matrix做取绝对值操纵，其对应的值域会变为[0, 1]。
• 原始数据中因为没有列问题，因此这里行使列表推导式天生从x0到x8代表原始的9个特性。

展示功效如图所示。

从图像中共同颜色可以看出：颜色越亮(彩色颜色为越黄)，则相干性功效越高，因此从左上角到右下角泛起一条黄色斜线;而颜色较亮的第5列和第7列、第4列和第6列及第8列和第6列别离对应x4和x6、x3和x5、x7和x5。

上述进程中，首要必要思量的要害点是：怎样领略相干性和因果相关的差别，以及怎样应用相干性。相干性说明除了可以用来说明差异变量间的相干伴生相关以外，也可以用来做多重共线性检讨。

（编辑：河北网）

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