使用Plotly和Python创建交互式热力图

Plotly 是一个强大的Python数据可视化库，可以创建交互式热力图，提供了丰富的功能和定制选项，可以用于探索数据的分布和关联性。

以下是一个使用Plotly和Python创建交互式热力图的示例代码：

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 创建热力图
fig = go.Figure(data=go.Heatmap(
                   z=data,
                   colorscale='Viridis'))

# 添加坐标轴标签
fig.update_layout(
    title='Interactive Heatmap',
    xaxis_nticks=10,
    yaxis_nticks=10,
    xaxis_title='X-axis',
    yaxis_title='Y-axis')

# 显示热力图
fig.show()

在上述代码中，首先导入了plotly.graph_objects模块，并导入了numpy来生成随机数据。然后，使用np.random.rand函数生成了一个10x10的随机矩阵作为示例数据。

接下来，使用go.Heatmap创建热力图对象，并指定矩阵数据为z参数，颜色映射为Viridis。然后将热力图对象传递给go.Figure生成一个图形对象。

在代码的下一部分，使用fig.update_layout自定义了标题和坐标轴标签。xaxis_nticks和yaxis_nticks参数用于设置坐标轴上的刻度数量。

最后，使用fig.show显示热力图。

运行这段代码，即可生成一个交互式热力图，可以使用鼠标滚轮缩放和拖动图像，同时，将鼠标悬停在热力图的单元格上会显示对应的数值。

总结一下，使用Plotly和Python创建交互式热力图非常简单。只需要几行代码，就可以生成一个可交互的热力图，用于探索数据的分布和关联性。同时，Plotly提供了丰富的定制选项，可以根据需求对热力图进行进一步的修改和美化。