1. 绘制日历图
1.1 概述
日历图是一种以日历的形式展示数据分布的图表，通过不同颜色的单元格来表示不同的数据。Python中有多个库可以用来绘制日历图，例如matplotlib和seaborn。
1.2 matplotlib绘制日历图
要使用matplotlib绘制日历图，可以先创建一个2D数组来表示数据分布，然后使用imshow函数来展示该数组。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
data = np.random.randint(0, 5, size=(7, 7))
# 绘制日历图
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(data, cmap='Blues', vmin=0, vmax=4)
plt.show()
上面的代码中，我们使用np.random.randint函数创建一个7x7的随机整数数组作为数据，并使用imshow函数将该数组展示为日历图。通过cmap参数可以指定颜色映射，vmin和vmax参数可以设定数据的最小值和最大值。
绘制出来的日历图如下图所示：
2. 绘制热力图
2.1 概述
热力图是一种以颜色的深浅来表示数据分布的图表，常用于显示数据的密度、热点分布等信息。Python中有多个库可以用来绘制热力图，例如matplotlib和seaborn。
2.2 seaborn绘制热力图
要使用seaborn绘制热力图，可以使用heatmap函数来展示数据分布。
import seaborn as sns
import numpy as np
# 创建数据
data = np.random.randn(10, 10)
# 绘制热力图
sns.heatmap(data, cmap='coolwarm', annot=True, fmt=".2f")
plt.show()
上面的代码中，我们使用np.random.randn函数创建一个10x10的随机浮点数数组作为数据，并使用heatmap函数将该数组展示为热力图。通过cmap参数可以指定颜色映射，annot参数可以设定是否在图中显示数值，fmt参数可以指定数值的显示格式。
绘制出来的热力图如下图所示：
3. 总结
本文介绍了如何使用Python绘制日历图和热力图。对于绘制日历图，可以使用matplotlib库中的imshow函数，通过创建2D数组来表示数据分布；对于绘制热力图，可以使用seaborn库中的heatmap函数，通过传入数据数组来展示数据分布。以上代码和示例图展示了基本的绘制方式，读者可以根据自己的需求进行进一步的调整和美化。