画一个热力图，用python写：电脑配置了anaconda 通过jupyter notebook运行，csv的数据就放在jupyter notebook的文件夹里，有143个数据，依关键词， 发布时间， 播放次数排列。

在Python中，你可以使用matplotlib库和seaborn库来创建一个热力图，这里我们假设你已经有了一个CSV文件，包含关键词（key_words）、发布时间（post_time）和播放次数（view_count）这三个列。下面是简单的步骤：

首先，确保你已经安装了必要的库，如果没有，可以使用Anaconda Prompt或Jupyter Notebook的命令行工具安装它们：

pip install pandas matplotlib seaborn

然后，加载数据并预处理：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换 'your_data.csv' 为实际文件名
# 检查数据是否存在和列是否有缺失值
print(data.head())  # 查看前几行数据

# 如果需要将某个列转换为数值型，例如播放次数
data['view_count'] = data['view_count'].astype(int)

# 对数据进行排序或清洗，确保用于绘制热力图的列存在
assert all(columns in data.columns for columns in ['key_words', 'post_time', 'view_count'])

接下来，我们可以计算关键词和时间的组合，并创建一个矩阵来表示播放次数：

# 将数据整理成适合热力图的格式
grouped_data = data.pivot_table(index='key_words', columns='post_time', values='view_count', aggfunc='sum')

最后，使用seaborn的heatmap函数生成热力图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))  # 调整图形大小
sns.heatmap(grouped_data, annot=True, cmap='YlGnBu')  # 设置颜色映射
plt.xlabel('发布时间')  # X轴标签
plt.ylabel('关键词')  # Y轴标签
plt.title('关键词与发布时间的播放次数热力图')
plt.show()

如果你想要保存这个图表而不是直接显示，可以替换`plt.show()`为`plt.savefig('heatmap.png')`。