mport numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) fig, ax = plt.subplots(figsize=(200,10)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}, ax=ax) plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2) # 调整左边和底部的距离 plt.show() 怎么使热力图和色阶图距离变小

你可以通过调整 `plt.subplots_adjust()` 方法中的参数来调整热力图和色阶图之间的距离。具体来说，你可以将 `left` 和 `bottom` 的值减小，例如：

plt.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.1)

这将把热力图和色阶图向左和向下移动一些，从而使它们之间的距离变小。你可以根据需要适当调整这些参数的值。

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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()

帮我看看下面代码哪里错了：mport os,sys,torch # sys.path.append(os.path.dirname()) import numpy as np import scipy from scipy import ndimage import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions from PIL import Image import random # from numba import cuda报错：在 '__init__.py' 中找不到引用 'resnet50'

从错误信息来看，可能是你的keras版本过低导致的。请尝试升级你的keras版本，可以通过以下命令升级到最新版本：

pip install keras --upgrade

如果还是不行，可以尝试升级tensorflow和keras依赖的库：

pip install --upgrade tensorflow-gpu keras numpy scipy matplotlib pillow

如果还有问题，请提供完整的错误信息以便更好地帮助你。