本博客的主要内容是实现森林生物量与多源之间的相关性分析的相关教程。教程中使用了两种分析方法。
相关性矩阵是一个$n\times n$的矩阵，其中$n$表示变量的数量。相关性矩阵的元素是变量之间的相关系数，它们代表了变量之间的线性关系程度。
相关性矩阵可以用于研究变量之间的关系和探索变量之间的模式。它可以帮助我们确定哪些变量之间存在重要的关系，哪些变量可以用来预测其他变量，并且可以帮助我们识别变量之间的多重共线性。
相关性矩阵的对角线上的元素始终为1，因为每个变量与自己的相关系数是1。对于其余元素，值越接近1表示两个变量之间的线性关系越强，值越接近0表示两个变量之间的线性关系越弱，值越接近-1表示两个变量之间存在负的线性关系（即一个变量增加时，另一个变量减少）。
相关性矩阵可以用各种方法计算，例如Pearson相关系数、Spearman相关系数和Kendall-Tau相关系数等。
很多时候后我们需要进行变量间的相关性分析，这里主要的目的就是我们必须获取两两变量之间的相关性，并且顺利的写入输入。这里建议先进行当地文件保存好csv文件，然后再进行分析。利用python进行相关性矩阵图的分析：
