Python绘制热力图主要使用Seaborn和Matplotlib。Seaborn语法简洁，适合快速展示相关性矩阵，如sns.heatmap(data, annot=True, cmap='coolwarm')；Matplotlib通过imshow()提供更细粒度控制，适用于自定义场景。结合pandas的corr()方法可直观分析变量相关性，Seaborn更实用，Matplotlib更灵活，按需选用。
Python绘制热力图主要通过可视化库实现，常用方法集中在Matplotlib和Seaborn上，操作简便且效果直观。数据通常以二维数组或DataFrame形式传入，适合展示相关性矩阵、密度分布等场景。
使用Seaborn绘制热力图
Seaborn是基于Matplotlib的高级绘图库，语法简洁，颜色配置美观，适合快速出图。基本用法如下：
- 导入seaborn和matplotlib.pyplot
- 准备数据，如pandas的DataFrame
- 调用sns.heatmap()函数，设置参数如是否显示数值、颜色映射、是否显示色条等
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd示例数据
data = pd.DataFrame([[1, 5, 6], [4, 3, 2], [7, 8, 9]], columns=['A', 'B', 'C']) sns.heatmap(data, annot=True, cmap='coolwarm', center=0) plt.show()
使用Matplotlib绘制基础热力图
Matplotlib提供更底层控制，适合需要自定义布局或集成到复杂图形中的情况。可通过imshow()函数实现：
- 传入二维数据矩阵
- 设置cmap参数选择颜色方案
- 配合plt.colorbar()显示颜色标尺
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npdata = np.random.rand(5, 5) plt.imshow(data, cmap='viridis') plt.colorbar() plt.xticks(range(5), ['X1', 'X2', 'X3', 'X4', 'X5']) plt.yticks(range(5), ['Y1', 'Y2', 'Y3', 'Y4', 'Y5']) plt.show()
结合Pandas进行相关性分析绘图
在数据分析中，常对DataFrame计算corr()得到相关系数矩阵，再用热力图展示。步骤包括：
本文档主要讲述的是Android游戏开发之旅；今天Android123开始新的Android游戏开发之旅系列，主要从控制方法(按键、轨迹球、触屏、重力感应、摄像头、话筒气流、光线亮度)、图形View(高效绘图技术如双缓冲)、音效(游戏音乐)以及最后的OpenGL ES(Java层)和NDK的OpenGL和J2ME游戏移植到Android方法，当然还有一些游戏实现惯用方法，比如地图编辑器，在Android OpenGL如何使用MD2文件，个部分讲述下Android游戏开发的过程最终实现一个比较完整的游戏引擎
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- 使用df.corr()生成相关性矩阵
- 过滤或处理缺失值
- 直接将结果传给sns.heatmap()
基本上就这些，Seaborn最实用，Matplotlib更灵活，按需选择即可。
