Matplotlib 热力图

Matplotlib是一种广泛使用的Python数据可视化库。它可以用来创建各种类型的图表，其中包括热力图。

热力图是一种用颜色来表示数据的图表类型。它通常用于显示二维数据集中的密度分布情况。颜色越深表示数据越密集，颜色越浅表示数据越稀疏。

下面是一个使用Matplotlib创建热力图的简单示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 创建热力图
plt.imshow(data, cmap='viridis')

# 添加颜色条
plt.colorbar()

# 显示图像
plt.show()

在这个示例中，我们首先生成了一个10x10的随机数据集，然后使用Matplotlib的`imshow()`函数创建了一个热力图。我们使用`viridis`颜色映射来显示数据，这是一种从深蓝到浅黄的渐变色。最后，我们使用`colorbar()`函数添加了一个颜色条，以便查看数据与颜色之间的关系。

可以通过调整颜色映射和数据集来自定义热力图的外观。此外，Matplotlib还提供了许多其他选项和功能，例如在热力图上添加注释，设置边框和背景等。