import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) fig, ax = plt.subplots(figsize=(200,10)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}, ax=ax) plt.subplots_adjust(left=0, bottom=0) # 调整左边和底部的距离 plt.show()怎样使列xian可以换行变成5行列，这样图片就可以看清楚

你可以使用 `.set_xticklabels()` 方法来设置 x 轴标签的显示格式，例如：

# 获取 x 轴标签
xtick_labels = ax.get_xticklabels()

# 设置 x 轴标签的显示格式
new_xtick_labels = []
for label in xtick_labels:
    name = label.get_text()
    if len(name) > 5:
        # 如果标签名字长度大于 5，就将它拆成 5 行
        new_name = '\n'.join([name[i:i+5] for i in range(0, len(name), 5)])
        new_xtick_labels.append(new_name)
    else:
        new_xtick_labels.append(name)
ax.set_xticklabels(new_xtick_labels, fontsize=20, rotation=0)

这里的关键是将每个标签名字拆成 5 行，然后使用 `\n` 来连接这 5 行，从而实现换行的效果。你可以根据实际情况更改拆分长度和字体大小等参数。

相关问题

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx")读入后怎么取字段

你可以使用 Pandas 的 `loc` 或 `iloc` 方法来取出 DataFrame 中的特定字段。具体而言，`loc` 方法可以通过列名来取出字段，而 `iloc` 方法可以通过列的索引来取出字段。以下是两种方法的示例：

假设你要取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段，其中 `sale` 字段在第 2 列，`date` 字段在第 3 列，你可以这样做：

使用 `loc` 方法：

# 通过列名取出字段
df_new = df.loc[:, ["sale", "date"]]

使用 `iloc` 方法：

# 通过列的索引取出字段
df_new = df.iloc[:, [1, 2]]

上述代码中，`df_new` 就是取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段后得到的新 DataFrame。其中 `:` 表示取出所有行，`["sale", "date"]` 或 `[1, 2]` 表示取出第 2 列和第 3 列。你可以根据实际需要修改这些代码。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb from scipy.io import loadmat raw_data = loadmat('ex6data1.mat') raw_data

这段代码使用了多个Python库，包括`numpy`、`pandas`、`matplotlib`、`seaborn`和`scipy`。其中，`loadmat()`函数是`scipy.io`库中的函数，它可以将MATLAB格式的文件加载到Python中。这段代码中，它加载了名为`ex6data1.mat`的文件，并将其存储在`raw_data`变量中。

在加载数据之后，可以使用`type()`函数来检查数据类型，以确保数据已正确加载。例如，在Python控制台中，您可以键入以下内容：

print(type(raw_data))

输出应该为`<class 'dict'>`，这意味着数据已经成功加载并存储在字典对象中。要访问字典中存储的数据，您可以使用相应的键。例如，要访问键为`'X'`的数据，请键入以下内容：

X = raw_data['X']

这将把`X`变量设置为存储在`raw_data`字典中键为`'X'`的值。同样，要访问键为`'y'`的数据，请输入以下内容：

y = raw_data['y']

这将把`y`变量设置为存储在`raw_data`字典中键为`'y'`的值。