在Python中，绘制热力图heatmap是一种常用的可视化方法，特别是在数据科学、机器学习和统计分析中，热力图能够以直观的方式展示数据集中各变量之间的相关性或关系强度。热力图通过不同颜色的方块来表示数据值的大小，颜色的深浅或冷暖程度来区分不同数值的范围。
本文为读者介绍了如何使用Python绘制热力图，其中重点讲解了相关系数的计算以及如何使用matplotlib库来生成热力图。这里利用皮尔逊相关系数作为衡量标准，它是统计学中常用的一种衡量变量间线性相关程度的方法。皮尔逊相关系数的取值范围是-1到1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0则表示没有线性相关。
在Python代码中，首先导入了numpy和pandas这两个库，用于数据的处理和分析。numpy库是Python中科学计算的基础库，提供了强大的多维数组对象和各种操作数组的函数。pandas库则提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。
接下来，代码导入了matplotlib.pyplot，这是matplotlib库的一个接口，用于绘图，而matplotlib.cm则用于颜色映射表（colormap），颜色映射表能够定义热力图中数据到颜色的映射关系。代码中使用了"Blues"颜色映射表，该表定义了一组从浅蓝到深蓝的颜色渐变。
代码中还提到了防止中文乱码的设置，这是因为matplotlib默认不支持中文字符显示，而pylab模块的mpl.rcParams['font.sans-serif']参数可以设置字体，让图表中的中文字符得以正常显示。同理，mpl.rcParams['axes.unicode_minus']参数用来控制坐标轴的负号是否显示为中文字符。
函数draw_heatmap()是自定义的一个函数，用于绘制热力图。函数接收三个参数：数据data、x轴标签xlabels、y轴标签ylabels。在函数内部，首先设定颜色映射表cmap为"Blues"，然后创建一个绘图窗口figure，并添加子图ax。通过设置ax的y轴和x轴的刻度位置和标签，以及通过迭代data来确定数据的最小值vmin和最大值vmax。
使用ax.imshow()函数将处理好的数据data绘制成热力图，其中interpolation参数设置为'nearest'表示使用最近邻插值算法，cmap参数设置为之前定义的颜色映射表，vmin和vmax参数则用于设定颜色映射表中的最小值和最大值，aspect设置为'auto'表示保持纵横比自动调整。
紧接着，使用plt.colorbar()函数添加了颜色条，它用于提供颜色映射的参考。在添加颜色条之后，通过plt.xticks(rotation=90)和plt.yticks(rotation=360)将x轴和y轴的标签旋转一定角度，使得标签内容可以清晰展示，不会因为拥挤而难以辨认。
最终，通过plt.show()函数将绘制好的热力图展示出来。
文中提到了使用pandas的pd.read_csv()函数读取名为test.csv的CSV文件，这里使用了gbk编码方式，以确保中文内容不会出现乱码。示例中提供的数据a是一个二维数组，它可能是从CSV文件中读取出来的数据，xlabels和ylabels分别代表x轴和y轴的标签，涵盖了多种商品名称和手机型号。
调用draw_heatmap()函数并传入相应的参数，完成热力图的绘制。绘制热力图是数据分析中一种非常有用的可视化手段，能够帮助我们更直观地理解和分析数据之间的复杂关系。
