Pandas 使用熊猫绘制最高相关性

我一直在用下面的代码通过热图绘制相关性。但是，变量太多了。是否有可能在图表上绘制出最高相关性（大于0.5和-0.5）

plt.rcParams['figure.figsize'] = [80,80]
corr3 = datasetcm.corr()


fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
cax = ax.matshow(corr3,cmap='coolwarm', vmin=-1, vmax=1)
fig.colorbar(cax)
ticks = np.arange(0,len(datasetcm.columns),1)
ax.set_xticks(ticks)
plt.xticks(rotation=90)
ax.set_yticks(ticks)
ax.set_xticklabels(datasetcm.columns)
ax.set_yticklabels(datasetcm.columns)
plt.show()

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打印前，在0.5的树状图上过滤相关矩阵。对于低于

0.5

的相关性，这将返回

0

然后，我们可以使用颜色映射将带有0的行显示为不相关

corr3 = datasetcm.corr()
corr3 = corr3 [corr3 > 0.5].fillna(0)

corr3.style.background_gradient(cmap='coolwarm', axis=None).set_precision(2)

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嗨，尔凡，谢谢你的回复。这仍然让我在热图上看到两个多变量，很难分辨。我想从热图中删除不相关的变量，你自己怎么看？因此，如果它有任何相关性<0.5，您想删除它吗？因为它可能总是有一些变量，它与这些变量的相关性大于0.5。是的，我明白你的意思。我认为表格格式是更好的选择。谢谢你的帮助