本文讲解了Python绘制二维正态分布图的全流程，涵盖数学基础、数据集生成、可视化渲染、参数调优等环节，对比了主流可视化库的适配场景，结合权威报告阐述工具选型逻辑，同时介绍了企业项目中的协作管理方案，并预测了未来AI融入可视化流程的发展趋势。

这篇文章介绍了使用Python生态中的Matplotlib、Plotly等库绘制浓度分布图的全流程，包含核心技术栈选型、2D静态、3D交互式和地理空间关联型分布图的实现方法，还汇总了主流可视化类库的特性对比表，结合权威报告数据阐述了不同可视化形式的适用场景，同时分享了可视化优化与传播技巧，提及可通过PingCode管理协作项目的版本数据，最后总结了落地实践并预测了AI辅助可视化的未来发展趋势

使用Python生态工具可高效完成生信热图从数据预处理到个性化标注的全流程绘制，结合Seaborn、Matplotlib等主流可视化库与ComplexHeatmap等专用工具，研究者可快速生成符合学术规范的基础与进阶生信热图，同时借助项目协作系统实现分析流程的可复用与可追溯，未来AI辅助的生信可视化技术将进一步降低科研门槛。