热力图是一种用于可视化数据分布的图表类型，适用于大量数据的探索性分析。在Python中，我们可以使用seaborn库中的heatmap函数来实现热力图的绘制。下面是一个简单的例子：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 构造一个二维数组
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 把数组转换成DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制热力图
sns.heatmap(df)

上面的代码中，我们首先创建了一个二维数组data，然后使用Pandas库将数组转换成DataFrame格式。最后，调用seaborn库中的heatmap函数来绘制热力图。这个热力图显示了数组中每个元素的大小，通过颜色来表示。如果你想对热力图的颜色、标签等属性进行自定义，可以设置函数的参数。

除此之外，我们还可以使用seaborn库中的clustermap函数来绘制聚类热力图。这种热力图可以按照行列标签之间的相似度进行聚类，从而更好地揭示数据的结构。

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 构造一个二维数组
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 把数组转换成DataFrame格式，设置行列标签
df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C'], columns=['X', 'Y', 'Z'])

# 绘制聚类热力图
sns.clustermap(df)

上面的代码中，我们除了设置数组之外，还通过设置行列标签来使数据更加直观。然后，调用seaborn库中的clustermap函数来绘制聚类热力图。这个热力图将行列标签之间的相似度绘制成树形结构，从而更加清晰地反映数据结构。