用matplotlib绘制一个热力图，显示每个部门与员工工作年限和工资之间的关系。 要求： • 横轴表示 "Department"（部门），纵轴表示 "Years_of_work"（工作年限），每个方格的颜色深浅代表工资的高低。

在Matplotlib中绘制热力图通常需要结合pandas数据处理和数值计算库numpy。以下是一个简单的例子，假设有一个DataFrame `df` 包含了 "Department", "Years_of_work", 和 "Salary" 列：

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

# 假设df是一个包含部门、工作年限和工资的数据框
# df = pd.DataFrame({'Department': ['A', 'B', 'C', ...],
#                    'Years_of_work': [1, 2, 3, ..., n],
#                    'Salary': [50000, 60000, 70000, ..., m]})

# 首先，对数据进行整理以便于绘图
salary_matrix = df.pivot_table(index='Department', columns='Years_of_work', values='Salary')

# 计算颜色映射范围，这里我们使用最大值和最小值作为颜色标度
vmin, vmax = salary_matrix.min().min(), salary_matrix.max().max()

# 创建一个网格数组，用于生成热力图
xpos, ypos = np.meshgrid(range(salary_matrix.shape[1]), range(salary_matrix.shape[0]))

# 绘制热力图
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.pcolor(xpos, ypos, salary_matrix, cmap='coolwarm', vmin=vmin, vmax=vmax)

# 添加轴标签和标题
ax.set_xlabel('Years_of_work')
ax.set_ylabel('Department')
ax.set_title('Salary Heatmap by Department and Years of Work')

# 显示颜色bar
cbar = fig.colorbar(im, ax=ax)
cbar.ax.set_ylabel('Salary')

plt.show()

这个脚本会生成一个热力图，其中颜色深浅代表不同部门与工作年限对应工资的高低。你可以根据实际数据调整 `vmin` 和 `vmax` 的设置，以及颜色映射方案 `cmap`。