import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取 CSV 文件并转换为 DataFrame 对象 df = pd.read_csv('pyechart.csv') data = df.values # 绘制热力图 plt.imshow(data, cmap='coolwarm') # 设置x轴和y轴标签 plt.xlabel('City') plt.ylabel('City') plt.xticks(range(0, len(df.columns), 2)) plt.yticks(range(0, len(df), 2)) # 显示颜色条 plt.colorbar() plt.title("The shortest time between city") # 显示图像 plt.show() # 打印 DataFrame 对象怎么让y轴的取向相反

您可以使用 `plt.gca().invert_yaxis()` 函数来让 y 轴的取向相反。例如，如果您想要让 y 轴从上往下排列，可以将代码修改为以下内容：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 CSV 文件并转换为 DataFrame 对象
df = pd.read_csv('pyechart.csv')
data = df.values

# 绘制热力图
plt.imshow(data, cmap='coolwarm')

# 设置 x 轴和 y 轴标签
plt.xlabel('City')
plt.ylabel('City')

# 指定 x 轴和 y 轴坐标取值间隔
plt.xticks(range(0, len(df.columns), 2))
plt.yticks(range(0, len(df), 2))

# 反转 y 轴
plt.gca().invert_yaxis()

# 显示颜色条
plt.colorbar()

# 指定图名
plt.title("The shortest time between city")

# 显示图像
plt.show()

# 打印 DataFrame 对象
print(df)

请注意，在这个例子中，我们在设置完 y 轴坐标取值间隔后，使用了 `plt.gca().invert_yaxis()` 函数来反转 y 轴。

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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取 CSV 文件并转换为 DataFrame 对象 df = pd.read_csv('pyechart.csv') data = df.values # 绘制热力图 plt.imshow(data, cmap='coolwarm') # 设置x轴和y轴标签 plt.xlabel('Point Index') plt.ylabel('Point Index') # 显示颜色条 plt.colorbar() # 显示图像 plt.show() # 打印 DataFrame 对象修改代码指定图名

您可以使用 `plt.title()` 函数来指定图名，修改后的代码如下所示：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 CSV 文件并转换为 DataFrame 对象
df = pd.read_csv('pyechart.csv')
data = df.values

# 绘制热力图
plt.imshow(data, cmap='coolwarm')

# 设置 x 轴和 y 轴标签
plt.xlabel('Point Index')
plt.ylabel('Point Index')

# 显示颜色条
plt.colorbar()

# 指定图名
plt.title('Heatmap of Pyechart')

# 显示图像
plt.show()

# 打印 DataFrame 对象
print(df)

请注意，您需要将 `Heatmap of Pyechart` 替换成您想要的图名。

import 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_apply3.xlsx")读入后怎么取字段

你可以使用 Pandas 的 `loc` 或 `iloc` 方法来取出 DataFrame 中的特定字段。具体而言，`loc` 方法可以通过列名来取出字段，而 `iloc` 方法可以通过列的索引来取出字段。以下是两种方法的示例：

假设你要取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段，其中 `sale` 字段在第 2 列，`date` 字段在第 3 列，你可以这样做：

使用 `loc` 方法：

# 通过列名取出字段
df_new = df.loc[:, ["sale", "date"]]

使用 `iloc` 方法：

# 通过列的索引取出字段
df_new = df.iloc[:, [1, 2]]

上述代码中，`df_new` 就是取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段后得到的新 DataFrame。其中 `:` 表示取出所有行，`["sale", "date"]` 或 `[1, 2]` 表示取出第 2 列和第 3 列。你可以根据实际需要修改这些代码。