单纯是因为个人对热图有特殊的喜爱，因此单独分出一部分来。

画图之前

和一般的分类变量的图形不太相同，一般matrix plot 类型的图形，对应的绘图变量均为分类变量。且一般来说，独立的一对分类变量，其对应的数据为唯一的。下面不就是这样的嘛？！

crosstab图表

也因此，我们需要将我们的数据转化为贴合这种形式的图表。pandas 包为我们解决了一个难题，称为crosstab。它和用于分组分析统计学数据的pivot_table非常的相似。

画热图

# Create a crosstab table of the data and print it
pd_crosstab = pd.crosstab(df["Group"], df["YEAR"])
print(pd_crosstab)
# Plot a heatmap of the table
sns.heatmap(pd_crosstab)
# Rotate tick marks for visibility
plt.yticks(rotation=0)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

热图的使用时机

最长用的时候就是在进行相关分析时：

相关参数

annot，True 会打开注释，显示表格本来的数值。
fmt，”d”使结果显示为整数。
cmap，更换颜色变化主题。
cbar，是否显示表示颜色和数值对应变化的色条带，False关闭。

linewidth，设定格子之间的空隙。
center，手动确定中心。