用Python进行相关性分析，5行代码就够了

上述代码的功能都已经在注释中注明。有以下几点需要注意：

• 由于相关性结果中看的是绝对值的大小，因此需要对correlation_matrix做取绝对值操作，其对应的值域会变为[0, 1]。
• 原始数据中由于没有列标题，因此这里使用列表推导式生成从x0到x8代表原始的9个特征。

展示结果如图所示。

从图像中配合颜色可以看出：颜色越亮(彩色颜色为越黄)，则相关性结果越高，因此从左上角到右下角呈现一条黄色斜线;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列分别对应x4和x6、x3和x5、x7和x5。

上述过程中，主要需要考虑的关键点是：如何理解相关性和因果关系的差异，以及如何应用相关性。相关性分析除了可以用来分析不同变量间的相关伴生关系以外，也可以用来做多重共线性检验。

（编辑：核心网）

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