# Generate the pivot table, containing all variables table = pd.pivot_table(df2, values=['Valuation ($B)'], index=['Total Raised ($B)'], columns=['Industry']) # Generated correlation matrix corr = table.corr() # Drawing heat map sns.heatmap(corr, cmap='coolwarm') plt.show() plt.save('11')设置图片保存到桌面

你可以使用以下代码将图片保存到桌面：

import os
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate the pivot table, containing all variables
table = pd.pivot_table(df2, values=['Valuation ($B)'], index=['Total Raised ($B)'], columns=['Industry'])

# Generated correlation matrix
corr = table.corr()

# Drawing heat map
sns.heatmap(corr, cmap='coolwarm')
plt.show()

# Save figure to desktop
desktop_path = os.path.join(os.path.join(os.environ['USERPROFILE']), 'Desktop') # Get desktop path
plt.savefig(os.path.join(desktop_path, '11.png'))

这段代码会将生成的图片保存为 "11.png" 并放在你的桌面上。如果你需要保存为其他格式，只需将 `.png` 替换为其他格式的扩展名即可。

相关问题

# 补全下面的代码，产生词云 word_cloud = ...(cut_text)

补全代码如下：

word_cloud = WordCloud(font_path=fontpath, background_color='white', mask=background_image).generate(' '.join(filtered_words))

以上代码使用`WordCloud`类创建了一个词云对象`word_cloud`。在创建词云对象时，通过传入`font_path`参数指定了字体文件的路径，`background_color`参数设置词云的背景颜色为白色，`mask`参数指定了词云的背景图片。

然后，使用`.generate()`方法生成词云，传入的参数是使用空格连接起来的分词结果`' '.join(filtered_words)`。

请确保已经正确导入了`WordCloud`类，并正确设置了字体文件路径、背景颜色和背景图片。

from skimage.morphology import skeletonize_3d from skimage import data # Load the 3D data points data = data.binary_blobs(length=100, blob_size_fraction=0.1, n_dim=3) # Convert the data points to a binary image binary_image = data.astype(bool) # Generate the distance map distance_map = ndimage.distance_transform_edt(binary_image) # Threshold the distance map thresholded_distance_map = (distance_map > 0) & (distance_map < 10) # Skeletonize the thresholded distance map skeleton = skeletonize_3d(thresholded_distance_map)对这段代码采用matplotlib进行可视化

好的，您可以尝试使用以下代码来可视化这段代码生成的三维骨架图像：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# Plot the binary image
x, y, z = binary_image.nonzero()
ax.scatter(x, y, z, zdir='z', c='red')

# Plot the skeleton
verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes_lewiner(skeleton, 0)
mesh = Poly3DCollection(verts[faces], alpha=0.1)
face_color = [0.5, 0.5, 1]
mesh.set_facecolor(face_color)
ax.add_collection3d(mesh)

ax.set_xlim(0, binary_image.shape[0])
ax.set_ylim(0, binary_image.shape[1])
ax.set_zlim(0, binary_image.shape[2])

plt.show()

这段代码使用了matplotlib库中的3D可视化功能，将原始的二进制图像和骨架图像在三维空间中显示出来。其中，红色的点表示二进制图像中的非零点，蓝色的线条表示骨架图像。