隨著數據可視化的普及，越來越多的人開始使用 Python 來生成各種數據圖表。其中，日歷圖作為一種時序數據的可視化方式，也是不少人所青睞的。但是，近來，一些網友發現在某些情況下，使用 Python 生成的日歷圖出現了污染現象，圖表中出現了異常點或缺失數據等問題。

究竟是什么原因導致了這種情況呢？我們來看一下下面這段簡單的 Python 代碼：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 創建一年的數據，每日數據隨機生成
data = np.random.randint(1, 100, size=(365,))
# 繪制日歷圖
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.imshow(data.reshape(12, 30))
plt.colorbar()
plt.show()

上面的代碼會生成一個 12x30 的矩陣，每個元素表示某一天的數據。我們通過 reshape 函數將一維數組轉換成二維矩陣，然后使用 imshow 函數生成日歷圖。

但是，如果你運行上面的代碼，你可能會發現生成的日歷圖中有些天數的數據是異常的，或者出現了某些天數的數據缺失。這是為什么呢？

其實，這是由于我們使用了 12x30 的矩陣來存儲一年的數據。但是，事實上每年的天數不都是 12x30=360 天。例如閏年就有 366 天，而且每個月的天數也不都是相同的。因此，在使用類似的代碼生成日歷圖時，我們需要根據實際情況來確定矩陣的大小，以確保每個元素代表一個真實的日期。

總的來說，Python 日歷圖污染問題的解決之道就是要明確數據的來源和數據所代表的時間范圍，確保生成的日歷圖能夠真實地反映數據的特征。只有這樣，我們才能更好地利用和分享數據，讓數據幫助我們更好地了解世界。