在 Python 中创建空相关热图的函数

相关热图（Correlation Heatmaps）是展示多个变量之间相关性的一种图表形式。Python 中有许多库可以用来创建相关热图，如 seaborn、matplotlib 和 plotly 等，但在创建相关热图之前，我们需要先创建一个空的相关热图。

创建空的相关热图

下面是一个在 Python 中创建空相关热图的函数：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

def create_empty_heatmap():
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
    ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
    ax.set_yticklabels(ax.get_yticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
    ax.tick_params(axis='both', which='both', length=0)
    sns.heatmap(data=None, cmap='coolwarm', cbar=False, ax=ax)
    
create_empty_heatmap()

函数 create_empty_heatmap() 具有以下特点：

• 引入 seaborn 和 matplotlib.pyplot 库。
• 创建一个包含一个画布和子图的「fig, ax」变量。
• 设置 x 轴和 y 轴标签的旋转角度为 45 度，并设置对齐方式为右对齐。
• 取消刻度线的长度。
• 使用 seaborn 库中的 heatmap() 函数创建一个空的相关热图，将其传递给 ax 变量。

示例

使用上述函数创建的空相关热图示例如下所示：

总结

以上是在 Python 中创建空相关热图的方法和示例。通过这种方式，我们可以更方便地将数据可视化到相关热图中，展示变量之间的相关性。