一、heap图
heatmap图是一种特殊的数据可视化图表。与其他热力图不同的是，heatmap通常用于可视化有序数据，如矩阵或二维数组。据此，它被广泛应用于自然科学和社会科学等领域，例如生物信息学、天文学、社会网络分析等。 heap图展示每个单元格的值，将其与其他单元格的值进行比较。这种比较提供了一种在多个维度上分析单元格之间关系的方法。对于每个单元格的值，个性化颜色映射使其更容易辨认，而颜色的强度通常与单元格的值成正比。
二、heatmap用来干嘛
在实际应用中，heatmap有很多用途，这里列举一些常见的：
1. 帮助数据解读
一些数据集非常大，特别是那些使用电子表格来记录数据的公司。heatmap可以根据规则使表格更可读、更易于解读，从而更好地展示数据。不仅如此，heatmap还可以帮助发现模式、趋势和规律，以及确定哪些部分需要重点关注。
2. 呈现变化趋势
heatmap可以分析数据的变化趋势，从而可能预测未来的发展趋势。这对决策者和分析者来说非常重要，他们需要在数据中找到有关趋势的信息，以做出有根据的决策。
3. 实时监测
思考一个具有不同测点的传感器网络。当传感器在正常情况下发出信号时，管道的颜色可能为绿色。如果管道在某个测点出现问题，则显示红色，以及其他几个黄色点来显示可能出现的问题。
三、heat map选取3~5个与heatmap图相关的做为小标题
1. 合适的情况下使用堆叠图标示更多的信息
在展示的过程中，如果我们需要比较多个数据值，那么使用堆叠图可以很方便也很清晰地比较多个数据值。而且，它可以让我们在每个cell中表示比较多的信息。
2. 选择合适的颜色映射方案
heat map颜色映射方案的选择非常重要，它需要考虑到人眼对颜色的敏感度。而另一方面，由于数据要按照颜色的比例进行可视化处理，因此可选方案必须有极端过渡到中间值比较靠近的效果。
3. 以密度图形式呈现大量数据
在可视化过程中，可能会遇到需要同时呈现大量数据的情况。heatmap非常适合这种情况，可以将大量数据以密度图的形式呈现，并且可以让人更好地比较一个区域内不同密度的点的数量差异。
四、代码部分
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据集
data = np.random.rand(10, 10)
# 创建颜色映射方案
colormap = plt.cm.Reds
# 根据数据集以及颜色映射方案创建heatmap
plt.imshow(data, cmap=colormap, interpolation='nearest')
# 设置标题以及x与y轴标签
plt.title('Heatmap Example')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
# 显示图像
plt.show()
通过以上代码实现，我们可以生成一个简单的heatmap图形。我们先将点按照自己的坐标放入到对应的二维坐标上，这个二维坐标可以用numpy数组的形式存在，然后生成不同密度的点进行最终密度的呈现。
