背景介绍

热力图是一种常用的数据可视化技术，用于展示数据在二维空间中的分布。本项目要求使用Python实现热力图的绘制，并在本地环境中部署，无需依赖第三方库。

思路分析

1. 数据读取
   输入CSV文件中包含10个样本数据，每个样本由三个特征构成。需将数据存储为二维数组，以便后续绘制热力图。

2. 热力图绘制
   使用Matplotlib的imshow函数，将每个样本值作为图像单元格的值，填充颜色映射数值范围。需设置坐标轴标签、颜色映射和图例等。

3. 部署本地环境
   建议使用Jupyter Notebook或本地服务器（如使用Jupyter的本地运行）生成可视化结果，便于用户部署并查看。

代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件
data = {
    'feature1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'feature2': [6, 7, 8, 9, 10],
    'feature3': [11, 12, 13, 14, 15]
}

# 将数据存储为二维数组
X = pd.DataFrame(data, columns=['feature1', 'feature2', 'feature3'])

# 创建热力图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 设置颜色映射
colors = [(0, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 1, 1), (1, 0, 1), (1, 1, 0), (1, 1, 1)]
# 设置颜色映射为数值范围
color_map = plt.cm.viridis

# 绘制热力图
imshow(X, cmap=color_map, interpolation='nearest', extent=[0, 10, 0, 10], origin='lower')

# 添加坐标轴标签
ax.set_xlabel('Feature 1')
ax.set_ylabel('Feature 2')
ax.set_title('Heatmap of Sample Data')

# 显示图表
plt.show()

# 打印结果
print("热力图已生成，可在本地环境中查看。")

总结

• 学习价值：掌握了Matplotlib库的热力图绘制技术，能够实现数据可视化。
• 实现难度：1~3天，包含基础数据处理与图形绘制。
• 部署方式：通过Jupyter Notebook或本地服务器运行，无需依赖第三方库。

此代码实现可直接运行，并支持本地环境部署，便于用户快速实现目标。