jupyter绘制矩阵的图像

在Jupyter Notebook中，通常使用Matplotlib和Seaborn等绘图库来创建矩阵图像，比如热力图（Heatmap）。热力图是一种可视化二维数据的方式，它通过颜色映射来表示值的大小。对于数值型矩阵数据，它们能直观地展示数据的相关性和模式。

下面是一个简单的例子，假设我们有一个二维数组`matrix`：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 假设这是你的矩阵数据
matrix_data = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]

# 创建热力图
plt.figure(figsize=(10, 6))  # 设置图形大小
sns.heatmap(matrix_data, annot=True)  # annot=True 显示每个单元格的数值
plt.title("Matrix Heatmap")  # 图表标题
plt.xlabel("Column Index")  # x轴标签
plt.ylabel("Row Index")  # y轴标签

# 显示图表
plt.show()

这个代码会生成一个矩阵的热力图，颜色越深代表数值越大。