🔥 热力图是数据科学中用于展示数值分布与密度的经典工具，Plotly 作为交互式可视化库，能轻松生成动态热力图。以下是入门指南👇

1. 基础概念

热力图通过颜色深浅反映数据大小，常用于：

  • 矩阵数据的分布分析（如相关系数矩阵）
  • 空间数据的密度展示（如地理热力图）
  • 时间序列的热力图可视化

💡 示例：展示一个 10x10 的随机数据热力图 

import plotly.express as px  
import numpy as np  

fig = px.imshow(np.random.rand(10,10),  
                labels=dict(x="X轴", y="Y轴", color="值"),  
                x=[f"X{i}" for i in range(10)],  
                y=[f"Y{i}" for i in range(10)]  
                )  
fig.show()
Heatmap_Example

2. 核心功能详解

📊 数据准备

确保数据为二维数组或矩阵格式，例如： 

data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

🎨 颜色映射

使用 color_continuous_scale 自定义配色方案：

  • px.colors.sequential.Plasma（科学常用色谱）
  • px.colors.diverging.CoolWarm（对比色谱）
  • px.colors.qualitative.Prism（分类色谱）

📈 动态交互

Plotly 热力图支持缩放、悬停查看数值、颜色条调整等交互功能，提升数据分析效率。

3. 应用场景推荐

  • 金融领域：股票收益率矩阵分析
  • 医学研究：基因表达热力图
  • 地理统计：人口密度分布图

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4. 常见问题排查

  • 颜色显示异常：检查数据范围是否合理
  • 性能瓶颈：大数据量时改用 plotly.graph_objects 优化
  • 坐标轴错位：确认 x/y 参数与数据维度匹配

📊 热力图是数据探索的重要工具，结合 Plotly 的交互性，能更直观地发现数据规律。继续探索更多可视化技巧👉 Plotly 官方文档