Matplotlib / Seaborn:热图控制行/行高度

Matplotlib和Seaborn是Python中常用的数据可视化库，用于绘制各种图表，包括热图（heatmap）。热图是一种用颜色编码数据的二维图表，可以用于可视化矩阵数据的模式和关联性。

热图的行高度（row height）是指在绘制热图时，每个数据点所占据的行的高度。行高度可以影响热图的可读性和美观性。

在Matplotlib中，可以使用imshow函数绘制热图，并通过设置aspect参数来控制行高度。aspect参数可以是一个浮点数，表示行高度与列宽度的比例。例如，设置aspect=0.5表示行高度是列宽度的一半。

示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机矩阵数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 绘制热图
plt.imshow(data, cmap='hot', aspect=0.5)
plt.colorbar()

plt.show()

在Seaborn中，可以使用heatmap函数绘制热图，并通过设置aspect参数来控制行高度。aspect参数的取值与Matplotlib中相同。

示例代码如下：

import seaborn as sns
import numpy as np

# 生成随机矩阵数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 绘制热图
sns.heatmap(data, cmap='hot', aspect=0.5)

plt.show()

热图的应用场景包括数据分析、数据挖掘、机器学习等领域。通过热图，可以直观地观察数据的分布、趋势和相关性，帮助分析人员做出决策。

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