Python中常用热力图来可视化大量数据的分布情况，但是有时候会遇到热力图大小不一致的问题，下面我们来介绍几种解决方法。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成示例数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 方法一：使用imshow函数的aspect参数
plt.imshow(data, cmap='hot', aspect='auto')
plt.colorbar()
plt.show()

# 方法二：使用pcolormesh函数
plt.pcolormesh(data, cmap='hot')
plt.colorbar()
plt.show()

# 方法三：使用scatter函数
x, y = np.meshgrid(range(10), range(10))
plt.scatter(x.reshape(-1), y.reshape(-1), c=data.reshape(-1), s=100, cmap='hot')
plt.colorbar()
plt.show()

通过上述三种方法，热力图的大小将会被调整到一致，方便比较数据分布情况。