热力图排序是一种数据可视化技术，通常使用颜色方案来显示数值的差异。在使用Python来绘制热力图时，我们可以使用pandas和seaborn等包来帮助我们完成排序。

首先，我们需要载入数据集。下面是一个示例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)

其中 'data.csv' 是我们的数据文件名， index_col=0 表示我们将该列作为行索引。

接下来，我们使用 seaborn.heatmap() 函数来绘制热力图。我们可以设置 annot=True 参数来显示数值，也可以设置 cmap='YlGnBu' 参数来设置颜色方案。下面是绘制热力图的代码：

import seaborn as sns

sns.heatmap(data, annot=True, cmap='YlGnBu')

上述代码会生成一幅热力图。然而，在很多情况下，我们希望按照特定的顺序排列行和列。在这种情况下，我们可以使用 pandas 中的 sort_values() 函数来对数据进行排序。下面是一个按照行均值进行排序的示例：

data_sorted = data.loc[data.mean(axis=1).sort_values().index]
data_sorted = data_sorted[data_sorted.mean().sort_values().index]

sns.heatmap(data_sorted, annot=True, cmap='YlGnBu')

这段代码会首先计算每一行的平均值，然后按照平均值升序排序。接下来，我们将按照行排序后的数据再按照列均值进行排序。最后，我们使用 seaborn.heatmap() 函数来生成热力图。

热力图排序可以帮助我们更好地理解数据中的模式和趋势。使用 Python，我们可以轻松地完成数据排序和绘图的任务。