seaborn heatmap 热力图

fig, axes =plt.subplots(1,2)
# print(train_df.corr())
sns.heatmap(train_df.corr(), square=True, annot=True,ax=axes[0])
sns.heatmap(train_df.corr(),  annot=True,ax=axes[1])
plt.show()

可以看到各个特征变量之间的相关性都比较小（一般相关系数大于0.6可以进行变量剔除)。