cmap = sns.diverging_palette(2, 165, s=80, l=55, n=9) 是什么意思

这行代码是在Seaborn（Python的数据可视化库）中使用的，它创建了一个颜色地图（cmap），具体来说是一个由9种颜色组成的离散调色板。这个调色板是由从2（黄色）到165（深紫色）的两个颜色之间的颜色渐变生成的，同时通过指定饱和度（s）和亮度（l）参数，使得这些颜色更加饱满和清晰。这个调色板可以用于绘制各种图形，比如热图、散点图等。

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sns.heatmap(df_distance, xticklabels=df_distance.columns, yticklabels=df_distance.columns, fmt='.2f', cmap=sns.diverging_palette(180, 0, n=180), center=40, annot=True, annot_kws={"fontsize":9}, cbar_kws={"ticks": [0, 40, 80, 120, int(df_distance.max().max())]})

这是一段 Python 代码，使用了 seaborn 库中的 heatmap 函数来生成一个热力图。其中 df_distance 是一个数据框，包含了需要绘制的数据。xticklabels 和 yticklabels 分别指定 x 轴和 y 轴的标签，fmt='.2f' 则表示在热力图上显示的数字保留两位小数。cmap 参数指定了渐变色板，center 参数指定了渐变的中心值。annot=True 表示在图中显示具体的数字，annot_kws={"fontsize":9} 则指定了数字的字体大小。cbar_kws 参数用于调整颜色条的显示，其中 ticks 参数指定了颜色条上的刻度值。

import pandas as pd import seaborn as sns # 读取数据 df = pd.read_csv('sales_data.csv') # 按照企业和产品型号分组，计算平均售价和标准差 grouped = df.groupby(['企业', '产品型号'])['售价'].agg(['mean', 'std']) grouped = grouped.reset_index() # 计算售价的上下界 grouped['lower'] = grouped['mean'] - grouped['std'] grouped['upper'] = grouped['mean'] + grouped['std'] # 将售价分成若干个区间，并为每个区间指定一个颜色 n_colors = 5 colors = sns.color_palette('RdYlBu', n_colors) grouped['color'] = pd.cut(grouped['mean'], n_colors, labels=colors[::-1]) # 将每个产品型号的售价按照区间映射到对应的颜色，并绘制色阶图 heatmap_data = pd.pivot_table(grouped, values='mean', index='企业', columns='产品型号') cmap = sns.diverging_palette(220, 10, n=n_colors, as_cmap=True) sns.heatmap(heatmap_data, cmap=cmap, center=grouped['mean'].mean())数据源包含企业、产品型号、市、售价，需要绘制同一企业同一型号不同市售价色阶图

根据您提供的代码，您已经按照企业和产品型号分组，并计算了每个组的平均售价和标准差。接下来，您需要将每个组的售价按照区间映射到对应的颜色，并绘制色阶图，以展示同一企业同一型号不同市的售价差异。

您可以按照以下步骤进行处理：

1. 修改分组的代码，将每个企业、产品型号和市作为分组依据，计算每个组的平均售价。

grouped = df.groupby(['企业', '产品型号', '市'])['售价'].mean().reset_index()

2. 计算每个企业、产品型号和市的售价相对于该企业、产品型号组的平均售价的偏差，并根据偏差值将售价映射到对应的颜色。

grouped['mean'] = grouped.groupby(['企业', '产品型号'])['售价'].transform('mean')
grouped['std'] = grouped.groupby(['企业', '产品型号'])['售价'].transform('std')
grouped['diff'] = (grouped['售价'] - grouped['mean']) / grouped['std']
grouped['color'] = pd.cut(grouped['diff'], n_colors, labels=colors[::-1])

3. 将每个企业、产品型号和市的售价按照区间映射到对应的颜色，并绘制色阶图。

heatmap_data = pd.pivot_table(grouped, values='color', index=['企业', '市'], columns='产品型号', aggfunc='first')
sns.heatmap(heatmap_data, cmap=cmap, center=None)

这样，您就可以绘制同一企业同一型号不同市售价的色阶图了。