在数据分析和可视化领域，Python 的 Matplotlib（简称 plt）是不可或缺的工具之一。今天，让我们一起探索 plt 的炫酷配色方案！🌈

首先，热力图是一种强大的数据展示方式，而合适的颜色搭配能让它更加直观和美观。比如，使用 `cmap='plasma'` 可以让数据层次分明，适合强调重点；而 `cmap='viridis'` 则以柔和的渐变色著称，给人一种舒适的感觉。如果你追求艺术感，不妨试试 `cmap='magma'` 或 `cmap='inferno'`，它们独特的色彩过渡能为你的图表增添几分神秘气息。🌟

此外，Matplotlib 还支持自定义颜色列表，通过调用 `color_palette()` 函数可以轻松实现个性化设计。例如，搭配蓝色与橙色的对比色，不仅醒目还能提升信息传递效率。💡

无论是绘制热力图还是其他类型的图表，合理选择颜色都是关键一步。快去试试这些炫酷配色吧，让你的可视化作品脱颖而出！🎉