python绘图之热力图的绘制

热力图（Heatmap）是一种通过颜色的深浅或变化来表示数据大小或密度的可视化图表。它通常用于展示二维数据矩阵，其中每个单元格的颜色强度与该单元格的数值成正比。热力图在数据分析和可视化中被广泛应用，能够直观地展示数据的分布、关联性、模式或异常。本节我们学习使用python来绘制热力图

# 导入 numpy 库，用于生成随机数据和进行数组操作
import numpy as np
# 导入 matplotlib.pyplot 库，用于绘制热力图
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个 10x10 的随机数组，数值范围在 [0, 1) 之间
data = np.random.rand(10, 10)

# 使用 matshow 方法绘制热力图
# 创建一个图形和一个子图，figsize 设置图形的大小为宽 9 英寸，高 4 英寸
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(9, 4))
# 使用 matshow 方法绘制热力图，cmap='coolwarm' 指定颜色映射方案为 'coolwarm'
# 'coolwarm' 是一种对称的冷暖色映射方案，数值低的区域显示蓝色，数值高的区域显示红色
# matshow 返回的对象 cax 用于后续添加颜色条
cax = ax.matshow(data, cmap='coolwarm')
# 添加颜色条，用于表示热力图中颜色与数值的对应关系
# fig.colorbar(cax, ax=ax) 表示将颜色条与 cax 对象关联，并指定颜色条所在的子图为 ax
fig.colorbar(cax, ax=ax)

# 显示图形
plt.show()