python 热力图代码

Python中的热力图通常是通过数据可视化库如matplotlib或者seaborn来实现的。下面是一个使用matplotlib和seaborn库生成热力图的简单示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

# 生成数据
data = np.random.rand(10, 12)

# 设置热力图的样式
sns.set()

# 使用imshow函数创建热力图
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(data)

# 添加标题和标签
plt.title('Heatmap Example')
plt.xlabel('Columns')
plt.ylabel('Rows')

# 显示图像
plt.show()

这段代码首先导入了必要的库，然后生成了一个10x12的随机数矩阵作为热力图的数据源。使用matplotlib的`imshow`函数绘制热力图，并设置了图像的大小、标题和坐标轴标签。最后通过`plt.show()`显示出热力图。

需要注意的是，热力图的使用场景一般是在展示大规模数据集中各变量之间的相关性或者展示数据矩阵的分布情况时。