python如何画热力图并显示16个矩阵块的数值

在Python中，你可以使用`seaborn`库（`sns`）来绘制热力图。这里有一个简单的示例，展示了如何创建一个包含16个子矩阵的热力图，每个子矩阵对应矩阵块的一个部分：

import seaborn as sns
import numpy as np

# 假设我们有16个大小相等的二维数组，每个表示一个小矩阵块
matrix_blocks = [
    np.random.rand(10, 10) for _ in range(16)
]

# 创建一个DataFrame来存储这些矩阵块
df_data = pd.DataFrame(matrix_blocks)

# 使用seaborn的heatmap函数绘制热力图
fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(10, 10))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
    sns.heatmap(df_data.iloc[i // 4, i % 4], annot=True, ax=ax,
                cmap='coolwarm', fmt=".2f", vmin=0, vmax=1)
    ax.set_title(f"Matrix Block {i+1}")

plt.tight_layout()
plt.show()

在这个例子中，`pd.DataFrame()`用于组织矩阵块，`sns.heatmap()`函数则负责绘制热力图。`fmt=".2f"`设置了小数点后的位数，`vmin`和`vmax`设置颜色映射的范围。