关键词：
1. 引言
热力图，是一种通过对色块着色来显示数据的统计图表。绘图时，需指定颜色映射的规则。例如，较大的值由较深的颜色表示，较小的值由较浅的颜色表示；较大的值由偏暖的颜色表示，较小的值由较冷的颜色表示，等等。
本文主要用Python来实现热力图的制作，样例如下：
闲话少说，我们直接开始吧！
2. 读取图像
首先，我们来读取样例图像，并对其进行相应的crop操作。样例代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import skimage.io as io
img = plt.imread("butterfly-7320158_960_720.jpg")
# crop
img_cut = img[147:447,:,:]
plt.figure()
plt.imshow(img_cut)
运行后，得到结果如下：
3. 图像灰度化
由于热力图主要用于可视化二维矩阵，所以我们需要将彩色图转化为灰度图，代码如下：
from skimage.color import rgb2gray
gray_img = rgb2gray(img_cut)
plt.imshow(gray_img,cmap=gray)
运行结果如下：
4. 像素化效果
这一步的操作主要是为了使图像看起来像像素化的艺术品。我们首先将图像划分为非重叠block块。我们将block块的大小划分的越大，像素化程度看起来越高。
对于每个block块，我们计算该块中一些代表值。在这里，我们可以使用整个块的最小值，最大值或中值。这里仅展示最小值的情形，代码如下：
from skimage import util
# select box size
block_shape = (10, 10)
view = util.view_as_blocks(gray_img, block_shape)
# collapse the last two dimensions in one
flatten_view = view.reshape(view.shape[0], view.shape[1], -1)
# choose min within box
min_view = np.min(flatten_view, axis=2)
plt.imshow(min_view,cmap=gray)
运行结果如下：
5. 为热力图选择调色板
这一步是我们创作热力图艺术效果自由度最高的步骤。seaborn调色板可能是一个很好的选择。我们来看一些不同风格的效果图：
import seaborn as sns
# save figure for LinkedIn recommended size (2000 width, 600 height)
my_dpi=96
plt.figure(figsize=(2000/my_dpi, 600/my_dpi), dpi=my_dpi)
sns.heatmap(max_view,xticklabels=False,yticklabels=False,cmap="coolwarm",cbar=False)
plt.savefig("coolwarm.png",bbox_inches=tight)
结果如下：
此外，viridis风格结果如下：
Spectral风格结果如下：
6. 总结
本文介绍了如何在Python中一步一步地实现热力图艺术风格图，并展示了不同调色板设置下的效果图，并给出了相应的代码示例。
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