Напишем код, который построит корреляционную матрицу. Но не просто обычную матрицу, а «тепловую карту» – наглядную форму корреляционной матрицы, где цвет ячейки разный в зависимости от силы корреляции. Данные для иллюстрирования работы кода взяты из открытого архива: import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel(r'C:\...\filename.xlsx') #читаем данные из excel. Здесь предполагается, что в файле единственная вкладка. Если она не единственная, можно воспользоваться опцией sheet_name=’имя листа’ или скопировать данные в отдельную книгу с единственным листом...

Матрица корреляции – это таблица, показывающая коэффициенты корреляции между набором переменных. В Python ее часто используют для анализа данных с помощью библиотек pandas и seaborn. 1. Используя библиотеку pandas: Pandas предоставляет удобную функцию corr() для вычисления матрицы корреляции. Import pandas as pd # Пример данных (можно загрузить из CSV, Excel, базы данных и т. д.) Data = {‘column1’: [1, 2, 3, 4, 5], ‘column2’: [2, 4, 1, 3, 5], ‘column3’: [3, 1, 4, 2, 5]} Df = pd. DataFrame(data) # Вычисление Матрицы Корреляции Correlation_matrix = df. corr() Print(correlation_matrix) Вывод: column1 column2 column3 Column1 1...