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要绘制 2D 热图，我们可以使用以下任何一种方法：

• imshow() 函数，使用参数 interpolation='nearest' 和 cmap='hot'
• Seaborn 库
• pcolormesh() 函数

imshow() 函数绘制 2D 热图

我们可以使用 imshow 函数的语法：

matplotlib.pyplot.imshow(X, 
                         cmap=None, 
                         norm=None, 
                         aspect=None, 
                         interpolation=None, 
                         alpha=None,
                         vmin=None,
                         vmax=None, 
                         origin=None, 
                         extent=None, 
                         shape=<deprecated parameter>, 
                         filternorm=1, 
                         filterrad=4.0, 
                         imlim=<deprecated parameter>, 
                         resample=None, 
                         url=None,
                         *,
                         data=None, 
                         **kwargs)

示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.random((8, 8))
plt.imshow(data, cmap='cool', interpolation='nearest')
plt.show()

cmap 是颜色图，我们也可以从这里选择另一个内置的 colormaps。

插值是一种插值方法，可以是 nearest、bilinear 和 hamming 等。

Seaborn 库的 2D 热图

Seaborn 库是建立在 Matplotlib 之上的。我们可以使用 seaborn.heatmap() 函数创建 2D 热图。

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pylab as plt

data = np.random.rand(8, 8)
ax = sns.heatmap(data, linewidth=0.3)
plt.show()

Seaborn 还在热图的侧面绘制了一个渐变。

pcolormesh() 函数

绘制 2D 热图的另一种方法是使用 pcolormesh() 函数，该函数创建具有非规则矩形网格的伪彩色图。它是 pcolor() 函数的更快替代方法。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

b, a = np.meshgrid(np.linspace(0, 5, 130), np.linspace(0,5, 130))

c = ( a ** 2 + b ** 2) * np.exp(-a ** 2 - b ** 2)
c = c[:-1, :-1]
l_a=a.min()
r_a=a.max()
l_b=b.min()
r_b=b.max()
l_c,r_c  = -np.abs(c).max(), np.abs(c).max()

figure, axes = plt.subplots()

c = axes.pcolormesh(a, b, c, cmap='copper', vmin=l_c, vmax=r_c)
axes.set_title('Heatmap')
axes.axis([l_a, r_a, l_b, r_b])
figure.colorbar(c)

plt.show()

输出：