sns.heatmap(data_array, cmap="GnBu", xticklabels=row_names, yticklabels=col_names) 修改为将xticklabels和yticklabels的刻度值从0到最大值
时间: 2024-02-24 08:57:59 浏览: 24
要将 `sns.heatmap()` 中的 `xticklabels` 和 `yticklabels` 的刻度值从 0 到最大值,可以将 `range()` 函数的参数修改为对应的最大值,例如:
```python
# 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()
max_col_name = df['下行PRB平均利用率(%)'].max()
# 设置 x,y 轴标签
plt.xlabel('下行用户平均速率(Mbit/s)')
plt.ylabel('下行PRB平均利用率(%)')
# 设置坐标轴刻度
plt.xticks(range(0, max_row_name+1, 100))
plt.yticks(range(0, max_col_name+1, 20))
# 绘制热力图
sns.heatmap(data_array, cmap="GnBu")
```
这里使用 `df['下行用户平均速率(Mbit/s)'].max()` 和 `df['下行PRB平均利用率(%)'].max()` 获取行名和列名的最大值,并在 `range()` 函数的第二个参数中使用。这样可以确保刻度值从 0 到最大值,而不是固定的范围。
相关问题
# 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()
```
# 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() 帮我修改这段代码
这段代码的问题在于 plt.xlabel 和 plt.ylabel 被错误地赋值为 row_names 和 col_names,应该使用函数形式进行设置。
以下是修改后的代码:
```python
# 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()
# 获取行名和列名
row_names = df['下行用户平均速率(Mbit/s)'].head(10).values
col_names = df['下行PRB平均利用率(%)'].head(10).values
# 设置 x,y 轴标签
plt.xlabel('下行用户平均速率(Mbit/s)')
plt.ylabel('下行PRB平均利用率(%)')
# 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)
# 设置中文字符集
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.show()
```
修改后的代码中,plt.xlabel 和 plt.ylabel 使用函数形式进行设置,分别传入 x 轴和 y 轴的标签。同时,获取行名和列名时,使用了 .values 属性将 Series 对象转换为 numpy 数组。
另外,为了增加代码的可读性,将注释放在了与注释相关的代码上方。