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本文介绍使用Python详细实现热力图（heatmap），包含55个代码模版，节选自👉原创Python可视化教程。
普通热图严格来说不属于热图，而是颜色图（ColorImage）。其生成过程不涉及数据转换计算，而是将数据简单映射到一个网格矩阵中，然后根据预先指定的颜色序列为网格矩阵中的数据赋予不同的颜色，从而利用颜色深浅来表示数据的大小。这种普通热图借助于人眼对颜色的敏感度，可以快速发现统计特征（如颜色深浅与数据大小的关系），相比直接观察数据，具有显著优势。
例如，普通heatmap-注释文本格式化，
例如，普通heatmap使用不同配色，
聚类热图（hierarchically-clusteredheatmap）是在前文“11. 1普通热图”的基础上，通过应用聚类算法（见下文章节“11. 2.6聚类热图-聚类算法”）对行和列进行分组，在行列边界区域添加了聚类的谱系图。通过聚类热图，既可以观察数据矩阵的分布情况，也可以分析聚类结果。
例如，聚类热图-垂直+水平方向聚类，注意左侧和上侧同时添加了聚类树（dendrogram），
相关性热图（CorrelationHeatmap）用于展示数据集矩形矩阵中行列变量之间的相关性程度，每个格子中的颜色则表示对应变量相关性程度高低。
例如，相关性热图-下对角相关矩阵，
例如，相关性热图-聚类，
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