python热图中，让值为0和值不为0的显示颜色差异大一些，但是还在颜色条范围内

在Python中，特别是使用matplotlib或seaborn库创建热图时，你可以调整颜色映射（colormap）以使得值为0和非零值之间的颜色差异更大。以下是一些步骤：

1. **使用seaborn**:

   import seaborn as sns
   import numpy as np
   
   # 创建示例数据
   data = np.random.rand(5, 5)
   mask = data == 0
   data[mask] = np.nan
   
   # 设置颜色地图，例如使用Blues和Reds两部分分隔，中间用白色过渡
   cmap = sns.diverging_palette(240, 10, n=9, center='light')
   
   sns.heatmap(data, cmap=cmap, annot=True, fmt=".2f", mask=~mask)

2. **使用matplotlib**:

   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np
   
   # 创建数据
   data = np.random.rand(5, 5)
   data[data == 0] = np.nan
   
   # 自定义颜色范围
   vmin, vmax = -0.1, 1.1  # 确保0处颜色与其他数值有区别
   cmap = plt.cm.get_cmap('coolwarm', 7)  # 使用不同的颜色范围
   norm = mpl.colors.Normalize(vmin=vmin, vmax=vmax)

   # 创建热图并调整颜色
   fig, ax = plt.subplots()
   im = ax.imshow(data, cmap=cmap, norm=norm, interpolation="nearest")
   cbar = plt.colorbar(im, ax=ax)

在以上代码中，我们通常会设置一个比实际数据范围稍微大的最小值（vmin）和最大值（vmax），这样0周围的区域就会显示出明显的对比。然后利用diverging colormap（渐变色地图）来区分正负值，确保0的颜色明显不同于非0值。