# Seaborn 熱力圖 > 原文： [https://pythonbasics.org/seaborn_heatmap/](https://pythonbasics.org/seaborn_heatmap/) 熱力圖是矩形數據作為顏色編碼矩陣的曲線圖。 作為參數，它采用 2D 數據集。 該數據集可以被強制為一個`ndarray`。 這是可視化數據的好方法，因為它可以顯示包括時間在內的各種變量之間的關系。 例如，歷年來的頻率。 ## 熱力圖示例 ### 熱力圖 下面的熱力圖圖基于 numpy 生成的隨機值。 許多參數都是可能的，這只是顯示了最基本的圖。 ```py import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(0) sns.set() uniform_data = np.random.rand(10, 12) ax = sns.heatmap(uniform_data, vmin=0, vmax=1) plt.show() ```  ### 熱力圖顏色 下面的熱力圖顏色圖再次使用了隨機數據。 這次，它使用了不同的顏色圖（`cmap`），帶有“藍色”調板，但僅是藍色。 它還使用正方形塊。 ```py import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame(np.random.randn(50).reshape(10,5)) corr = df.corr() ax1 = sns.heatmap(corr, cbar=0, linewidths=2,vmax=1, vmin=0, square=True, cmap='Blues') plt.show() ```  ### 熱力圖數據 熱力圖數據圖類似，但是使用不同的調色板。 它使用 Seaborn 中包含的航空公司或航班數據集。 ```py import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set() flights = sns.load_dataset("flights") flights = flights.pivot("month", "year", "passengers") ax = sns.heatmap(flights) plt.title("Heatmap Flight Data") plt.show() ```