熱力圖是一種非常流行的數據可視化方式，它通過不同的顏色來展示數據的密度分布情況。在Python的可視化庫中，通過seaborn和matplotlib等庫，我們可以輕松地生成熱力圖。

# 導入相關庫
import seaborn as sns
import pandas as pd
# 讀取數據
df = pd.read_csv('data.csv')
# 繪制熱力圖
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')
# 展示圖像
plt.show()

在這段代碼中，我們使用pandas庫的read_csv函數讀取了一個數據集。接下來，我們使用seaborn庫的heatmap函數來繪制熱力圖。其中，傳遞給heatmap函數的參數包括數據集的相關系數、是否顯示數值以及使用的顏色圖。最后，我們使用plt.show()函數來展示生成的熱力圖。

熱力圖在數據分析、機器學習等方面都有著廣泛的應用。通過它，我們可以直觀地觀察數據集內部的相關性，從而更好地進行預測和分析。