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python常用的繪圖庫就是matplotlib，今天在給公司繪圖時，偶然間發現matplotlib可以繪制熱圖，并且十分簡潔，拿出來跟大家分享一下。（由于涉及到公司數據問題，這里采用隨機數生成數據進行實驗）
import random
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib import axes
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname='/Library/Fonts/Songti.ttc')
def draw():
#定義熱圖的橫縱坐標
xLabel = ['A','B','C','D','E']
yLabel = ['1','2','3','4','5']
#準備數據階段，利用random生成二維數據（5*5）
data = []
for i in range(5):
temp = []
for j in range(5):
k = random.randint(0,100)
temp.append(k)
data.append(temp)
#作圖階段
fig = plt.figure()
#定義畫布為1*1個劃分，并在第1個位置上進行作圖
ax = fig.add_subplot(111)
#定義橫縱坐標的刻度
ax.set_yticks(range(len(yLabel)))
ax.set_yticklabels(yLabel, fontproperties=font)
ax.set_xticks(range(len(xLabel)))
ax.set_xticklabels(xLabel)
#作圖并選擇熱圖的顏色填充風格，這里選擇hot
im = ax.imshow(data, cmap=plt.cm.hot_r)
#增加右側的顏色刻度條
plt.colorbar(im)
#增加標題
plt.title("This is a title", fontproperties=font)
#show
plt.show()
d = draw()
效果圖如下：
為了更清晰地看出二維數值矩陣與熱圖之間的對應關系，我們輸出二維矩陣：
[[17, 96, 11, 99, 83], [18, 17, 58, 18, 80], [87, 79, 15, 53, 4], [86, 53, 48, 36, 23], [25, 4, 94, 100, 71]]
從對應關系我們可以看出，圖像的左上角為坐標原點，第一行對應的二維矩陣中的第一行數據，以此類推。
同時我們可以看出數值越大的單元，對應熱圖中的顏色越深。其實這是一個可選項，只需要改變im = ax.imshow(data, cmap=plt.cm.hot_r)中的參數cmap為hot_r，其中_r的意思是就是按照顏色越深，數值越大，如果想數值越大，顏色越淺，只需要去掉_r，直接為hot就行。同時這個hot是熱圖配色的其中一個主題，主題色參數可選：
右側的顏色刻度條colorbar也是可選的，如果不寫就不會顯示
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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