熱力圖是一種通過顏色編碼數據密度的可視化方式。python 中提供了許多庫來制作熱力圖，包括 seaborn, matplotlib 和 plotly 等。

# 示例代碼
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
# 使用 seaborn 中自帶的數據集
flights = sns.load_dataset("flights")
# 將 pivot 表格重塑為正確的形式
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")
# 創建熱力圖
sns.heatmap(flights, cmap="YlGnBu")

在上面的示例中，我們使用 seaborn 中自帶的數據集，將其轉化為 pivot 表格，然后使用 seaborn 的 heatmap 函數創建了一個熱力圖。cmap 參數指定了顏色映射方案，這里我們選擇了 YlGnBu，表示以黃色、綠色和藍色為主的顏色，可根據需要選擇自己的顏色。

除了 seaborn，我們還可以使用 matplotlib 來制作熱力圖：

# 示例代碼
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 創建 10x10 的隨機數組
data = np.random.rand(10, 10)
# 創建熱力圖
plt.imshow(data, cmap="YlGnBu")
plt.colorbar()

在上面的示例中，我們首先創建了一個 10x10 的隨機數組，然后使用 matplotlib 的 imshow 函數創建了一個熱力圖，同時添加了 colorbar。同樣，cmap 參數指定了顏色映射方案。

總之，制作熱力圖是一種有效的數據可視化方法，python 提供了眾多庫來實現這一目標，我們可以根據需求來選擇適合自己的庫和顏色映射方案。