前几天上课的时候，有位同学问了我关于热力图的问题。我之前没画过热力图，所以也没给出什么建设性的意见。这两天研究了一下，大概能画出来。写个例子在这里，希望对这位同学能有帮助

我先写了个简单的csv文件，文件名为：thermodynamic_data.csv，用来作为数据源：‍

首先是比较简单的用matplotlib来解决：

import numpy as npimport Nglfrom matplotlib import pyplot as pltdelim = ','f     = open("thermodynamic_data.csv",'r')data  = f.readlines()vals = []for i in data:        line = i.strip()        cols = line.split(delim)        vals.append(cols[:])vals = np.array(vals).astype(float)nlines = vals[:,0]ncols  = vals[0,:]X = vals[1:,1:]plt.figure(figsize=(8, 6))plt.subplots_adjust(left=.2, right=0.95, bottom=0.15, top=0.95)plt.imshow(X, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.hot)plt.xlabel('date')plt.ylabel('unit')plt.colorbar()plt.xticks(ncols[0:7],rotation=45)plt.yticks(nlines[0:8])plt.title('Thermodynamic Plot')plt.savefig("1.png")

用matplotlib绘制热力图有个问题，就是不好在这些格子里填数字。要解决这个问题，就要借助Seaborn包的帮助。Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。它在Linux下的安装方法如下：

pip install seaborn

同样地用上面的数据源，用前面的代码读出X后，用seaborn包绘制填值的热力图：

import seaborn as snsf,ax = plt.subplots(figsize = (6,4),nrows=1)sns.heatmap(X, linewidths = 0.05, annot=True, fmt='.1f', cmap='rainbow')ax.set_title('Thermodynamic Plot')ax.set_xlabel('date')ax.set_ylabel('unit')plt.ylim(0,8)plt.xticks(ncols[0:7]+0.5,ncols[0:7])plt.yticks(nlines[0:8]+0.5, nlines[0:8])plt.savefig('2.png')

画出来就是这样：

当然，如果要按照原样来复原文件表格，只要把ylim那句删掉就可以。出来的效果如下：