ax.set_xlabel(df.columns[0])

这行代码是将 x 轴的标签设置为数据框（DataFrame）的第一列的列名。其中，ax 是一个 matplotlib.axes.Axes 对象，可以通过它来对图形进行操作；df 是一个 pandas.DataFrame 对象，它的 columns 属性可以返回所有列名的列表，因此 df.columns[0] 就是第一列的列名。通过将其作为 xlabel 的参数，就可以将 x 轴的标签设置为该列名。

相关问题

# 将数组转换为 DataFrame df2 = pd.DataFrame(ytest, columns=['C']) df1 = pd.DataFrame(test_predicted, columns=['C']) # 合并DataFrame result = pd.concat([df1, df2], axis=1) from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建图形 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制预测值和真实值的空间曲面 ax.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], result['df1'], c='r', label='df1') ax.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], result['df2'], c='b', label='df2') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Value') # 添加图例 ax.legend() # 显示图形 plt.show()

你的代码中出现了一些问题。根据你的代码，我假设`X_reduced`是经过降维后的二维特征，`result`是合并了预测值和真实值的DataFrame。

以下是对你的代码进行修正的部分：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建图形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制预测值和真实值的空间曲面
ax.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], result['C_x'], c='r', label='df1')
ax.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], result['C_y'], c='b', label='df2')

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Value')

# 添加图例
ax.legend()

# 显示图形
plt.show()

修改后的代码中，`result['df1']`和`result['df2']`被修改为`result['C_x']`和`result['C_y']`，以匹配DataFrame中的列名。同时，你需要确保`X_reduced`、`result['C_x']`和`result['C_y']`具有相同的长度。

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你的具体数据和需求进行适当调整。希望这对你有所帮助！

mport pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = pd.read_csv('data（北深）.csv') df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 将日期字符串转换为日期格式 df['Month'] = df['date'].dt.month # 增加一列表示月份 df['days_to_departure'] = df['days_to_departure'].astype(int) # 将天数转换为整数类型 sns.set(style='whitegrid') fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) sns.heatmap(df.pivot_table(index='days_to_departure', columns='date', values='lowest_price'), cmap='YlOrRd', ax=ax) ax.set_title('Flight Price Heatmap') ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Days to Departure') plt.show()上述代码生成的热力图中将横轴的日期格式改为YYYY- MM- DD的形式

可以通过在 `pivot_table` 中设置 `aggfunc` 参数为一个 lambda 函数来实现：

sns.heatmap(df.pivot_table(index='days_to_departure', columns='date', values='lowest_price', aggfunc=lambda x: x), cmap='YlOrRd', ax=ax)

然后，可以在 `ax.set_xticklabels` 中设置日期的格式来修改横轴的日期显示格式：

ax.set_xticklabels([x.strftime('%Y-%m-%d') for x in df['date'].unique()], rotation=90)

完整代码如下：

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 

df = pd.read_csv('data（北深）.csv') 
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) 
df['Month'] = df['date'].dt.month 
df['days_to_departure'] = df['days_to_departure'].astype(int) 

sns.set(style='whitegrid') 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) 
sns.heatmap(df.pivot_table(index='days_to_departure', columns='date', values='lowest_price', aggfunc=lambda x: x), cmap='YlOrRd', ax=ax) 

ax.set_title('Flight Price Heatmap') 
ax.set_xlabel('Date') 
ax.set_ylabel('Days to Departure') 
ax.set_xticklabels([x.strftime('%Y-%m-%d') for x in df['date'].unique()], rotation=90)

plt.show()