大数据可视化是计算机科学或深度学习新项目中十分特别的一环。一般，你需要在工程前期开展探究性的数据统计分析(EDA)，进而对信息有一定的掌握，并且建立数据可视化的确能够使剖析的目的更清楚，更非常容易了解，尤其是针对规模性的高维空间数据。在新项目贴近序幕时，以一种清楚，简约而引人注意的形式展现最后效果也是十分关键的，使你的受众群体(一般是是非非*人员的顾客)可以了解。

热力地图(Heat Map)是数值的一种引流矩阵表达方式 ，在其中每一个引流矩阵原素的值根据一种色调表明。不一样的颜色代表不一样的值，根据引流矩阵的数据库索引将须要被比较的二项或2个特点关系在一起。

热力地图特别适合于展现好几个特点自变量中的关联，由于你能够同时根据色调了解该部位上的引流矩阵原素的尺寸。根据查询热力地图中的别的点，你还是能够见到每一种关联与统计数据分布的其他关联之中的较为。色调是这般形象化，因而它为大家出示了一种比较简单的信息表述方法。

如今我们一起一起来看看完成编码。与「matplotlib」对比，「seaborn」能够被用以制作更为高端的图型，它应该需要越来越多的部件，比如多种多样色调，图型或自变量。「matplotlib」能够被用来表明图型，「NumPy」可被用以转化成数据信息，「pandas」能够被用来解决数据信息!制图仅仅「seaborn」的一个简洁的作用。

# Importing libs

import seaborn as sns

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# Create a random dataset

data = pd.DataFrame(np.random.random((10,6)), columns=["Iron Man","Captain America","Black Widow","Thor","Hulk", "Hawkeye"])

print(data)

# Plot the heatmap

heatmap_plot = sns.heatmap(data, center=0, cmap='gist_ncar')

plt.show()

之上便是应用热力地图完成Python大数据可视化的方式