云栖君导读：本文讲述了热图、二维密度图、蜘蛛图、树形图这四种Python数据可视化方法。
数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的一个重要组成部分。人们常常会从探索数据分析（EDA）开始，来深入了解数据，并且创建可视化确实有助于让问题更清晰和更容易理解，尤其是对于那些较大的高维度数据集。在项目结束的时候，能够以清晰的、简洁的和令人信服的方式呈现最终结果，这是非常重要的，让你的用户能够理解和明白。
你可能已经看过了我之前的文章《5种快速和简单的Python数据可视化方法（含代码）》（5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Code），其中介绍了5种基本可视化方法：散点图、线图、柱状图、条形图和箱形图。这五个是简单而强大的可视化方法，你绝对可以通过这些方法从数据集中得到巨大的收获。在本文中，将介绍另外4个数据可视化方法，但稍微复杂一些，你可以在看完上一篇文章介绍的基本方法之后再用。
热图（Heat Map）
热图是数据的矩阵表示方式，其中每个矩阵的值用一种颜色来表示。不同的颜色代表不同的级别，矩阵指数将两个对比的列或特征连接在一起。热图可以很好地显示出多个特征变量之间的关系，因为可以直接把一个级别看作一种颜色。还可以通过观察热图中的一些点来查看每个关系是如何与数据集中的其它关系进行比较的。这些颜色的确提供了简单的表示方式，因为这是非常直观的。
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