热图是最常见的数据可视化方式之一，广泛用于数据的展示。本文旨在通过matplotlib来绘制热图，并调整colorbar样式来呈现最佳的可视化方式。

关于matplotlib介绍此处不在赘述，下面直接通过实例演示：


# 加载包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import cm
from numpy.random import randn

# 设置随机种子
np.random.seed(2021)

# 定义画布
fig, ax = plt.subplots()

# 生成数据
data = np.clip(randn(100, 200), -1, 1)

# 绘图
cax = ax.imshow(data, cmap=cm.coolwarm)

# 设置标题
ax.set_title('Gaussian noise with vertical colorbar\n')

# 添加colorbar
cbar = fig.colorbar(cax, ticks=[-1, 0, 1], 
                    orientation='vertical', 
                    label='Label',
                    fraction=0.01, # 设置colorbar相对大小
                    pad=0.04)
# 设置colorbar范围标签
cbar.ax.set_yticklabels(['<=-1', '0', '>=1']) 

plt.show()

一张漂亮的热图就绘制成功了，赶紧动手试试吧！

参考资料：

1.https://matplotlib.org/api/colorbar_api.html

2.https://matplotlib.org/gallery/ticks_and_spines/colorbar_tick_labelling_demo.html

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