用python把热力图转化为数据保存在excel表格中，需要有坐标和热力值，通过保存在EXCEL中的数据，能够恢复出热力图。希望给出两份代码，一份能通过热力图保存数据，一份能通过数据重新绘制热力图

好的，下面是两份代码。

1. 将热力图转化为数据保存在excel表格中

这里我们使用Python中的Pandas库和Matplotlib库来实现。首先，我们需要使用Matplotlib库绘制热力图并获取它的像素值，然后将像素值转化为坐标和热力值，并存储在Excel中。代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 获取像素值
pixel_values = heatmap.get_array()

# 获取坐标和热力值
coordinates = []
for i in range(len(pixel_values)):
    for j in range(len(pixel_values[0])):
        coordinates.append([i, j, pixel_values[i][j]])

# 存储数据到Excel中
df = pd.DataFrame(coordinates, columns=['x', 'y', 'value'])
df.to_excel('heatmap_data.xlsx', index=False)

这段代码中，`data`是我们需要绘制热力图的数据。我们使用Matplotlib库中的`imshow()`函数绘制热力图，并使用`get_array()`函数获取像素值。然后，我们遍历像素值，获取每个像素的坐标和热力值，并将它们存储在一个列表中。最后，我们将列表转化为DataFrame对象，并使用Pandas库中的`to_excel()`函数将数据保存到Excel中。

2. 使用Excel中的数据重新绘制热力图

这里我们同样使用Python中的Pandas库和Matplotlib库来实现。首先，我们需要从Excel中读取数据，然后使用Matplotlib库绘制热力图。代码如下：

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

# 从Excel中读取数据
df = pd.read_excel('heatmap_data.xlsx')

# 获取坐标和热力值
x = df['x']
y = df['y']
value = df['value']

# 绘制热力图
heatmap_data = np.zeros((len(x.unique()), len(y.unique())))
for i in range(len(x)):
    heatmap_data[x[i]][y[i]] = value[i]

plt.imshow(heatmap_data, cmap='hot')
plt.show()

这段代码中，我们使用Pandas库中的`read_excel()`函数从Excel中读取数据。然后，我们将坐标和热力值分别存储在`x`、`y`和`value`三个变量中。接着，我们使用Numpy库创建一个全零数组，并将每个坐标对应的热力值赋值给数组中的相应位置。最后，我们使用Matplotlib库中的`imshow()`函数绘制热力图，并使用`show()`函数显示出来。

希望这两份代码能够帮助到你！