# 处理数据 data_array = df.to_numpy() row_names = df['下行用户平均速率(Mbit/s)'] col_names = df['下行PRB平均利用率(%)'] # 绘制热力图 sns.heatmap(data_array, cmap="YlGnBu", xticklabels=row_names, yticklabels=col_names) plt.show()

这段代码的作用是将DataFrame中的数据转换为一个numpy数组，然后使用seaborn库绘制热力图。具体来说，首先通过`df.to_numpy()`将DataFrame转换为numpy数组，然后分别从DataFrame中获取行名和列名，存储到`row_names`和`col_names`变量中。接下来，使用`seaborn.heatmap()`函数绘制热力图，其中`data_array`参数为要绘制的numpy数组，`cmap`参数为颜色映射，`xticklabels`和`yticklabels`参数分别为行名和列名。最后使用`plt.show()`函数显示热力图。需要注意的是，绘制热力图前应该先导入必要的库，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 处理数据
df = pd.read_csv('data.csv')
data_array = df.to_numpy()
row_names = df['下行用户平均速率(Mbit/s)']
col_names = df['下行PRB平均利用率(%)']

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

相关问题

# 处理数据 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() # print(data_array) new_data_array = np.reshape(data_array, (-1, 10)) print(new_data_array) row_names = df['下行用户平均速率(Mbit/s)'].head(100) # print(row_names) col_names = df['下行PRB平均利用率(%)'].head(100) # print(col_names) # 获取行名和列名的最大值 max_row_name = df['下行用户平均速率(Mbit/s)'].max() # print(max_row_name) max_col_name = df['下行PRB平均利用率(%)'].max() # print(max_col_name) # # 设置 x，y 轴标签 plt.xlabel('下行用户平均速率') plt.ylabel('下行PRB平均利用率') # 设置坐标轴刻度 plt.xticks(np.arange(0,max_row_name)) plt.yticks(np.arange(0,max_col_name)) # 绘制热力图 # sns.heatmap(data_array, cmap="GnBu") plt.imshow(new_data_array) plt.tight_layout() plt.colorbar() 帮我检查以上代码

代码基本上没有语法错误，但是在绘制热力图时，使用了 plt.imshow() 方法，这样绘制出来的热力图可能会出现不准确的情况，因为它会将数据点之间的距离平均化，不同的数据点之间的距离也可能不同。建议使用 seaborn 库中的 sns.heatmap() 方法来绘制热力图，这样可以更准确地显示数据之间的关系。

# 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。