# 处理数据 data_array = df.head(10).loc[:,['下行用户平均速率(Mbit/s)','下行PRB平均利用率(%)']].to_numpy() # print(data_array) row_names = df['下行用户平均速率(Mbit/s)'].head(10) print(row_names) col_names = df['下行PRB平均利用率(%)'].head(10) print(col_names) # 设置x，y轴坐标 plt.xlabel = row_names plt.ylabel = col_names # 设置坐标轴刻度 plt.xticks(range(0,900,100)) plt.yticks(range(0,120,20)) # 绘制热力图 sns.heatmap(data_array, cmap="GnBu", xticklabels=row_names, yticklabels=col_names) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #解决中文乱码 plt.show()

这段代码的作用是将 DataFrame 中的前 10 行数据取出来，选取其中的两列数据生成一个 numpy 数组，然后使用 seaborn 库中的 heatmap 函数绘制热力图。

其中，row_names 和 col_names 分别是前 10 行数据中的两列数据的列名，用于作为热力图的 x 轴和 y 轴标签。后面的代码设置了 x 轴和 y 轴的刻度范围，以及热力图的颜色映射 cmap。

需要注意的是，设置 x 轴和 y 轴标签应该使用 xlabel 和 ylabel 函数，而不是直接赋值给 plt.xlabel 和 plt.ylabel 属性。应该将代码修改为：

plt.xlabel(row_names)
plt.ylabel(col_names)

另外，plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 用于设置中文字符集，如果不需要显示中文，则可以省略这行代码。

相关问题

# 处理数据 data_array = df.head(10).loc[:,['下行用户平均速率(Mbit/s)','下行PRB平均利用率(%)']].to_numpy() # print(data_array) row_names = df['下行用户平均速率(Mbit/s)'].head(10) print(row_names) col_names = df['下行PRB平均利用率(%)'].head(10) print(col_names) # 设置x，y轴坐标 plt.xlabel = row_names plt.ylabel = col_names # 设置坐标轴刻度 plt.xticks(range(0,900,100)) plt.yticks(range(0,120,20)) # 绘制热力图 sns.heatmap(data_array, cmap="GnBu", xticklabels=row_names, yticklabels=col_names) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #解决中文乱码 plt.show() 帮我修改这段代码

这段代码的问题在于 plt.xlabel 和 plt.ylabel 被错误地赋值为 row_names 和 col_names，应该使用函数形式进行设置。

以下是修改后的代码：

# 处理数据
data_array = df.head(10).loc[:, ['下行用户平均速率(Mbit/s)', '下行PRB平均利用率(%)']].to_numpy()

# 获取行名和列名
row_names = df['下行用户平均速率(Mbit/s)'].head(10).values
col_names = df['下行PRB平均利用率(%)'].head(10).values

# 设置 x，y 轴标签
plt.xlabel('下行用户平均速率(Mbit/s)')
plt.ylabel('下行PRB平均利用率(%)')

# 设置坐标轴刻度
plt.xticks(range(0, 900, 100))
plt.yticks(range(0, 120, 20))

# 绘制热力图
sns.heatmap(data_array, cmap="GnBu", xticklabels=row_names, yticklabels=col_names)

# 设置中文字符集
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.show()

修改后的代码中，plt.xlabel 和 plt.ylabel 使用函数形式进行设置，分别传入 x 轴和 y 轴的标签。同时，获取行名和列名时，使用了 .values 属性将 Series 对象转换为 numpy 数组。

另外，为了增加代码的可读性，将注释放在了与注释相关的代码上方。

data_array = df.head(100).loc[:,['下行用户平均速率(Mbit/s)','下行PRB平均利用率(%)']].to_numpy() 如何把这两列数据转换为二维数组

这段代码已经将这两列数据提取出来，并转换为了一个二维的numpy数组。你可以通过以下方式来获取这个二维数组中的数据：

data_array = df.head(100).loc[:,['下行用户平均速率(Mbit/s)','下行PRB平均利用率(%)']].to_numpy()

# 获取第一列数据
column1 = data_array[:, 0]

# 获取第二列数据
column2 = data_array[:, 1]

其中，`data_array[:, 0]`表示获取二维数组中的第一列数据，`data_array[:, 1]`表示获取二维数组中的第二列数据。你可以根据需要，对这些数据进行进一步的处理。