如何通过seaborn绘制分类变量的热力图？

Seaborn的`heatmap`默认适用于连续数值型数据，但你可以使用一些技巧来处理分类变量，虽然不是直接绘制“热力图”，可以转换成类似的形式。一种常见做法是先将分类变量编码（如One-Hot Encoding或Label Encoder），然后将转换后的数据作为输入。

首先，你需要为每个类别创建一个新的列，每列代表一个类别，值为0或1。然后，你可以计算这些新列的协方差矩阵或频率矩阵，再用`heatmap`显示出来。这有助于理解类别之间是否存在某种模式或关联。

如果你的数据已经是哑编码形式，可以直接使用它作为`heatmap`的输入。例如：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np

# 假设df是你的DataFrame，其中包含分类变量cat
dummy_df = pd.get_dummies(df, columns=['cat'])

# 计算类别间的频率矩阵（假设df的行代表观察次数）
freq_matrix = dummy_df.T.dot(dummy_df)

sns.heatmap(freq_matrix, annot=True, cmap='Blues', fmt="g")

在这个例子中，`annot=True`会显示每个单元格的具体频数，`cmap`设置颜色映射，`fmt="g"`则指定数字格式。