Python是一種熱門的編程語言，它的應用領域非常廣泛。其中包括數據分析、機器學習、科學計算等等。而Python中的熱度圖，則是在數據分析領域中特別常見的一種可視化方式。

Python中的Seaborn模塊提供了一種相對簡易的方法來繪制熱度圖。它支持Heatmap、Clustermap以及其他各種類型的熱度圖，以便來顯示列之間的相關性、行之間的相似性等等。但是，當多個熱度圖重疊在一起時，視覺效果會很差。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 創建5X5的隨機矩陣
import numpy as np
data = np.random.rand(5, 5)
# 繪制單個熱度圖
sns.heatmap(data, annot=True, linewidths = 0.05, cmap='coolwarm')
plt.show()

上述代碼可以繪制出一個單獨的熱度圖，如下所示：

但是，如果我們展示多個熱度圖，并試圖將它們疊加在一起，則可能會導致看起來很亂。如下圖所示：

為了解決這個問題，我們可以使用Seaborn的facemask()函數來去掉熱度圖的對稱性，使得不同的熱度圖不會覆蓋彼此。

# 這里我們將創建三個熱度圖，并使用facemask()函數解決重疊的問題
f, ax = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
for i in range(3):
data = np.random.rand(5, 5)
mask = np.zeros_like(data)
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True
sns.heatmap(data, mask=mask, annot=True, linewidths = 0.05, cmap='coolwarm', ax=ax[i])
plt.show()

上述代碼可以繪制出三個不同的熱度圖，如下所示。

通過使用Seaborn的facemask()函數，我們可以有效地避免熱度圖重疊的問題，從而更好地展示數據。