假设字典值以正确的顺序添加（并且您是working with Python 3.6 or above），最简单的版本是：

import matplotlib.pyplot as plt

dictA = {"A": [1,2,3], "B": [4,5,6], "C": [7,8,9]}
plt.imshow(dictA.values())
plt.show()

字符串
这将创建一个图像布局，其中每个字典值形成一个 * 行 *，即：

123
456
789

型
相反，如果问题的意思是每个字典值都应该形成一个 * 列 *，那就是：

147
258
369

型
...那么这可以通过将上面的plt.imshow()调用替换为：

plt.imshow(list(zip(*dictA.values())))

型
感谢@mozway指出歧义并提供相应的第二个解决方案。

要使用matplotlib和给定的列表字典创建一个热图，可以使用嵌套的列表解析将字典转换为“类数组”格式。虽然numpy通常用于更复杂的数据操作，但您可以避免将其用于此简单任务。这里有一种不用numpy实现热图的方法：

import matplotlib.pyplot as plt

# Your dictionary of lists
data_dict = {"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6], "C": [7, 8, 9]}

# Convert the dictionary into an array-like format (list of lists)
array_like_data = [[data_dict[col][row] for col in data_dict] for row in 
range(len(data_dict["A"]))]

# Create the heatmap
plt.imshow(array_like_data, cmap='viridis', aspect='auto', origin='upper')

# Add labels to the axes
plt.xticks(range(len(data_dict)), list(data_dict.keys()))
plt.yticks(range(len(data_dict["A"])), range(1, len(data_dict["A"]) + 1))

# Show the plot
plt.colorbar()
plt.show()

字符串