origin画热力图

您可以使用matplotlib库中的imshow函数来绘制热力图。下面是一段示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 绘制热力图
plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest')

# 添加颜色条
plt.colorbar()

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们生成了一个10x10的随机数组，并使用`imshow`函数将其绘制为热力图。通过`cmap`参数指定了颜色映射，这里使用的是热度图（`'hot'`）。`interpolation`参数指定了插值方法，这里采用最近邻插值。最后，我们使用`colorbar`函数添加了一个颜色条。

您可以根据实际需求调整数据和参数，以得到所需的热力图效果。

相关问题

用python画热力图

以下是使用Python绘制热力图的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 计算直方图
heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=50)

# 绘制热力图
extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]
plt.clf()
plt.imshow(heatmap.T, extent=extent, origin='lower', cmap='coolwarm')
plt.colorbar()
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

该代码生成两个随机数序列，计算它们的直方图，然后使用`imshow()`函数绘制热力图。`extent`参数指定X和Y轴的范围，`origin`参数指定坐标原点的位置，`cmap`参数指定颜色映射。

您可以将其修改为适合您的数据的代码，例如将随机数序列替换为您的实际数据。

origin画什么图才能把同列中相差很大，同行中相差很小

要画出同列中相差很大、同行中相差很小的图，你可以考虑使用热力图或者柱状图来表达数据。以下是一种可能的方法：

1. 首先，选择一个合适的数据集，确保该数据集具有明显的列差异和行相似性。

2. 对于热力图，你可以使用不同的颜色来表示数值的大小。将每一列的数值映射到颜色深浅上，使得相差很大的列颜色差异明显，而相差很小的行颜色差异较小。

3. 对于柱状图，你可以选择不同的高度来表示数值的大小。将每一列的数值映射到柱状图的高度上，使得相差很大的列高度差异明显，而相差很小的行高度差异较小。

这样，你就可以通过观察图形直观地看出同列中的大差异以及同行中的小差异。