要在Python中创建一个显示相关系数的热力图（heatmap），你可以使用`matplotlib`和`seaborn`库。首先确保你已经安装了这些库，如果没有，请使用以下命令进行安装：
```shell
pip install matplotlib seaborn numpy pandas
```
接下来是一个简单的示例代码，说明如何生成数据并创建一个相关系数的热力图：
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建一个随机的数据框（DataFrame）
np.random.seed(0)
data = np.random.rand(10, 4) * 2 - 1 # 生成-1到1之间的数据，以产生相关系数
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
# 计算数据框中的相关系数矩阵
corr_matrix = df.corr()
# 创建热力图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt='.2f')
plt.title('Correlation Heatmap')
# 显示图像
plt.show()
```
这段代码首先生成了一个随机的DataFrame，然后计算了其中变量的相关系数。`seaborn`库中的`heatmap()`函数用于创建热力图，并通过参数设置相关系数矩阵、注释（显示数值）、颜色映射以及格式化方式。
你可以根据你的数据和喜好调整上述示例代码。如果数据已经存在于某个文件中，你还可以使用pandas的读取函数如`read_csv()`将数据导入到DataFrame中。
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