提供一份绘制线段的热力图代码

以下是绘制线段的热力图代码，供参考：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import interp1d

# 生成数据
x = np.linspace(, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制线段
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, color='black', linewidth=2)

# 生成热力图数据
x_heatmap = np.linspace(, 10, 100)
y_heatmap = np.sin(x_heatmap)
heatmap = np.random.rand(100)

# 插值
f = interp1d(x_heatmap, heatmap, kind='cubic')

# 绘制热力图
heatmap_x = np.linspace(, 10, 100)
heatmap_y = f(heatmap_x)
heatmap_color = plt.cm.jet(heatmap_y)

for i in range(len(heatmap_x) - 1):
    ax.plot([heatmap_x[i], heatmap_x[i+1]], [y_heatmap[i], y_heatmap[i+1]], color=heatmap_color[i], linewidth=5)

plt.show()

希望对您有所帮助！

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pyecharts绘制地图热力图代码

好的，以下是使用pyecharts绘制地图热力图的代码示例：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker

# 定义地图数据
data = [("北京", 199), ("上海", 310), ("广州", 210), ("深圳", 310), ("香港", 80)]

# 绘制地图热力图
map = (
    Map()
    .add("", data, "china")
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="中国城市热力图"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=250),
    )
)

# 保存图表
map.render("中国城市热力图.html")

以上代码展示了如何使用pyecharts绘制中国城市热力图，其中data变量定义了地图数据，Map类用来创建地图对象，使用add()方法添加数据到地图中，使用set_global_opts()方法设置地图的全局选项。最后使用render()方法保存图表。

广西GDP数据绘制省份热力图代码

以下是使用 Python 的 folium 库绘制广西省 GDP 热力图的代码示例：

import pandas as pd
import folium

# 读取广西各地市 GDP 数据
data = pd.read_csv('gdp_data.csv', encoding='utf-8')

# 创建地图对象
m = folium.Map(location=[23.8, 108.3], zoom_start=7)

# 绘制热力图
folium.Choropleth(
    geo_data='guangxi.json',  # 广西地图数据文件
    name='GDP热力图',
    data=data,
    columns=['City', 'GDP'],
    key_on='feature.properties.name',
    fill_color='YlOrRd',
    fill_opacity=0.7,
    line_opacity=0.2,
    legend_name='GDP(亿元)',
).add_to(m)

# 添加地图上的标记点
for index, row in data.iterrows():
    folium.Marker(
        location=[row['Lat'], row['Lng']],
        tooltip=row['City'] + ':' + str(row['GDP']) + '亿元',
        icon=folium.Icon(color='blue', icon='info-sign')
    ).add_to(m)

# 保存地图
m.save('guangxi_gdp_heatmap.html')

在这里，我们使用了 Pandas 库读取了一个名为 `gdp_data.csv` 的 CSV 文件，该文件包含广西各地市的 GDP 数据。我们还使用了 Folium 库绘制了广西省的地图，并在地图上绘制了热力图和标记点。最后，我们将地图保存为一个名为 `guangxi_gdp_heatmap.html` 的 HTML 文件。