IndexError Traceback (most recent call last) Cell In[24], line 12 9 data = pickle.load(f) 11 # 使用Seaborn库绘制热力图 ---> 12 sns.heatmap(data) 14 # 显示热力图 15 plt.show()

这个错误通常是由于数据维度不匹配引起的。热力图需要一个二维数组作为输入，但你加载的数据可能不是一个二维数组，导致了`IndexError`错误。

请确保你从pkl文件中加载的数据是一个二维数组。你可以使用`print(data.shape)`语句来查看数据的维度。

如果数据不是一个二维数组，那么你需要根据实际情况对数据进行重塑或处理，使其成为一个二维数组，然后才能绘制热力图。

以下是一个示例代码，展示了如何将数据重塑为二维数组：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pickle

# 使用pickle模块加载pkl文件
with open('your_pkl_file.pkl', 'rb') as f:
    data = pickle.load(f)

# 将数据重塑为二维数组
data = np.array(data)
data = data.reshape((number_of_rows, number_of_columns))

# 使用Seaborn库绘制热力图
sns.heatmap(data)

# 显示热力图
plt.show()

请将代码中的"your_pkl_file.pkl"替换为你实际的pkl文件路径，并根据数据的实际情况设置`number_of_rows`和`number_of_columns`变量。

希望这次能成功绘制热力图！如果还有其他问题，请随时提问。