数据分析：Python语言相关性对角矩阵计算

介绍

下三角相关系数矩阵是指相关系数矩阵中，仅展示主对角线以下部分（不包括主对角线）的值。在相关系数矩阵中，主对角线上的元素都是1（因为任何变量与自身的相关系数都是完美的1），而上三角和下三角的元素则是成对出现的，即矩阵是对称的。因此，展示下三角部分可以避免重复展示相同的信息，同时保留所有必要的相关性数据。

展示下三角相关系数矩阵的相关性有以下意义：

1. 简洁性：由于矩阵的对称性，下三角矩阵避免了重复展示信息，使得整个矩阵更加简洁，便于观察和分析。
2. 直观性：在下三角矩阵中，每一行和每一列的变量都是唯一的，这使得观察者可以直观地看到每一对变量之间的相关性，而不需要在上三角和下三角之间进行比较。
3. 便于分析：在进行相关性分析时，研究者通常关注变量之间的配对关系，下三角矩阵提供了一种方便的方式来查看和解释这些配对的相关性。

相关性的意义：