用python写一段代码：绘制二维温度场云图，坐标保存在一个excel中，其中第一行为y，第二行为x。每个坐标上的温度值保存在另一个excel中，共有177行每行为一组温度值

# 导入所需的库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取坐标数据
df_coord = pd.read_excel('坐标.xlsx', header=None)
x = df_coord.iloc[1].tolist() # 获取x坐标
y = df_coord.iloc[0].tolist() # 获取y坐标

# 读取温度数据
df_temp = pd.read_excel('温度.xlsx', header=None)

# 绘制温度场云图
plt.contourf(x, y, df_temp, cmap='coolwarm')
plt.colorbar()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

相关问题

python绘制温度场云图

要绘制温度场的云图，你可以使用Python中的Matplotlib库和Numpy库。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机的温度场数据
temperature_data = np.random.rand(10, 10)

# 绘制温度场云图
plt.imshow(temperature_data, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()

# 添加标题和标签
plt.title('Temperature Field')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们首先生成了一个10x10的随机温度场数据。然后，使用`imshow`函数将温度场数据绘制为云图，使用`cmap='hot'`来设置颜色映射为热图。`interpolation='nearest'`参数用于指定插值方法，以使图像更平滑。

接下来，我们添加标题和标签，以便更好地描述图像内容。最后，使用`show`函数显示绘制好的图形。

你可以根据需要调整数据和图像的大小，以及选择合适的颜色映射。希望这能帮到你！

python索引excel数据某三列数据绘制二维云图，其中三列数据第一列包含表头信息

可以使用Python中的pandas和matplotlib库来实现这个任务。

首先，需要使用pandas库读取Excel文件中的数据。假设Excel文件名为"data.xlsx"，表格名为"Sheet1"，则可以使用以下代码读取数据：

import pandas as pd

df = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1", header=0)

其中，header=0表示第一行为表头（即包含表头信息的第一列）。

接下来，需要从读取的数据中提取需要绘制的三列数据。

x = df.iloc[:, 0].values
y = df.iloc[:, 1].values
z = df.iloc[:, 2].values

其中，df.iloc[:, 0]表示选取第一列的所有行，.values用于将其转换为numpy数组。

最后，使用matplotlib库绘制二维云图。假设x、y、z分别表示三列数据，可以使用以下代码绘制：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(x, y, s=z)
plt.show()

其中，plt.scatter用于绘制散点图，s参数表示点的大小，可以使用第三列数据z作为点的大小。plt.show用于显示图像。

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1", header=0)

x = df.iloc[:, 0].values
y = df.iloc[:, 1].values
z = df.iloc[:, 2].values

plt.scatter(x, y, s=z)
plt.show()