##はじめに
変数が多くなると，相関係数表は見づらくなりますね．

そこで今回はSeabornのHeatmapを用いて可視化していきます．
タイタニックのデータを使っていて、一部加工してあります。

Heat map

実装

import seaborn as sns sns.heatmap(可視化したいデータ, 引数)
大雑把にはこんな感じです。


import seaborn as sns
cor = train_df[[ 'Age','Sex', 'Family','Pclass','Embarked','Survived', 'Fare']].corr()
sns.heatmap(cor, cmap= sns.color_palette('coolwarm', 10), annot=True,fmt='.2f', vmin = -1, vmax = 1)

だいぶ見やすくなりました！今回は引数にcmapとannot、fmtをとって、小数第2位までの相関係数を表示させました。
文字が切れているので、適宜サイズを調整してください。

良く使いそうな引数の紹介

data: Pandasデータフレームの場合は行と列の名前が使われます．
vmin, vmax: データの最大値と最小値を指定してくれます．
cmap: 色の指定になります．10という数字は、10段階で色に段階をつけることを示しいています．今回は、相関係数を示したいので、Diverging Colormapから色を選びました．coolwarm以外には、bwr, seismicがあります．（ご指摘ありがとうございます！）matplotlibと色のコードは一緒です．以下のサイトに色とそれを示すコードが載ってます．cf. https://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html
annot: Trueで数値を表示させます．指定しないとFalseとなり、値は表示されません．

その他の引数は参考サイトを参照してください．

参考サイト

・Seaborn でヒートマップを作成する　　
https://pythondatascience.plavox.info/seaborn/heatmap

間違ってる箇所等ありましたら、細かいことでも教えて頂けるとありがたいです！