import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from seaborn import FacetGrid df=pd.read_excel("./tmp_apply2.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df, values="sale", index=["FactoryName","JiJXH","Xian"], aggfunc=np.mean) g = FacetGrid(plv_tb, col_wrap=0, sharex=False, sharey=False, height=10, aspect=0.8) sns.heatmap(g, vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlGn", n_colors=10)) plt.show()怎样按照Xian展开多行，绘制清晰色阶图，如何修改

你可以将 `Xian` 添加到 `col` 参数中，这样就可以按照 `Xian` 展开多行，然后在 `heatmap()` 函数中添加 `annot=True` 参数来显示每个单元格的值，同时可以通过 `fmt` 参数设置显示格式。例如：

g = FacetGrid(plv_tb, col="Xian", col_wrap=3, sharex=False, sharey=False, height=6, aspect=0.8)
sns.heatmap(g.map(sns.color_palette("RdYlGn"), "sale", annot=True, fmt=".2f", linewidths=.5, linecolor='gray', cbar=False))
plt.show()

这里将 `col_wrap` 设置为 3，表示每行最多展示 3 个子图；`annot=True` 表示显示每个单元格的值；`fmt=".2f"` 表示显示小数点后两位；`linewidths=.5` 和 `linecolor='gray'` 表示设置单元格之间的分割线；`cbar=False` 表示不显示颜色条。你也可以根据需要进一步修改这些参数。

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import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from seaborn import FacetGrid df=pd.read_excel("./tmp_apply2.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plv_df["Xian"] = df["Xian"].astype(str) plv_df g = FacetGrid(plv_tb, col="Xian", col_wrap=4, sharex=False, sharey=False, height=5, aspect=1.5) sns.heatmap(g,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlGn",n_colors=10)) plt.show()如何修改代码使Xian可以展开多行，制作清晰色阶图

可以将 `col_wrap` 参数设置为 `None`，这样就可以展开多行了。同时，可以调整 `height` 和 `aspect` 参数来制作清晰的色阶图，比如将 `height` 设置为 10，`aspect` 设置为 0.8。修改后的代码如下：

import numpy as np 
import scipy.stats as ss 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 
from seaborn import FacetGrid 

df=pd.read_excel("./tmp_apply2.xlsx") 
sns.set_context(font_scale=10) 

plv_tb=pd.pivot_table(df, values="sale", index=["FactoryName","JiJXH"], columns=["Xian"], aggfunc=np.mean) 
plv_tb["Xian"] = df["Xian"].astype(str) 

g = FacetGrid(plv_tb, col="Xian", col_wrap=None, sharex=False, sharey=False, height=10, aspect=0.8) 
sns.heatmap(g, vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(), cmap=sns.color_palette("RdYlGn", n_colors=10)) 
plt.show()

注意，`plv_df` 应该改为 `plv_tb`。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb from scipy.io import loadmat raw_data = loadmat('ex6data1.mat') raw_data

这段代码使用了多个Python库，包括`numpy`、`pandas`、`matplotlib`、`seaborn`和`scipy`。其中，`loadmat()`函数是`scipy.io`库中的函数，它可以将MATLAB格式的文件加载到Python中。这段代码中，它加载了名为`ex6data1.mat`的文件，并将其存储在`raw_data`变量中。

在加载数据之后，可以使用`type()`函数来检查数据类型，以确保数据已正确加载。例如，在Python控制台中，您可以键入以下内容：

print(type(raw_data))

输出应该为`<class 'dict'>`，这意味着数据已经成功加载并存储在字典对象中。要访问字典中存储的数据，您可以使用相应的键。例如，要访问键为`'X'`的数据，请键入以下内容：

X = raw_data['X']

这将把`X`变量设置为存储在`raw_data`字典中键为`'X'`的值。同样，要访问键为`'y'`的数据，请输入以下内容：

y = raw_data['y']

这将把`y`变量设置为存储在`raw_data`字典中键为`'y'`的值。