python中的数据可视化——热力图 sns.heatmap()
在Python的数据分析领域，热力图是一种强大的可视化工具，特别是在使用seaborn库的sns.heatmap()函数时。这个函数主要用于展示数据的相似性或相关性，通过颜色的深浅来直观地呈现数据的分布和关联情况。
一个具体的例子是，当使用代码import seaborn as sns, numpy as np, matplotlib.pyplot as plt，创建一个二维数组a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])，然后调用sns.heatmap(a, annot=True, fmt=".1f", cmap="coolwarm")，会得到一个输出结果，这个结果并不是饼图、折线图或条形图，而是热力图，它以颜色的深浅表示数组中数值的大小关系。
因此，当你看到这段代码的输出，正确答案是：D，即输出结果是一个热力图。通过这个图，我们可以快速理解数据的模式和趋势，是数据可视化中不可或缺的工具。
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