代码：data = [ go.Heatmap( z = food.iloc[:, 3:].corr().values, x = food.columns.values, y = food.columns.values, colorscale = 'Viridis', text = True, opacity = 1.0 ) ] layout = go.Layout( title = '各个营养指标的Pearson相关图', xaxis = dict(ticks='', nticks=36), yaxis = dict(ticks=''), width = 900, height = 700, ) fig = go.Figure(data = data, layout = layout) py.iplot(fig, filename = 'labelled-heatmap')，报错：ValueError: Invalid value of type 'builtins.bool' received for the 'text' property of heatmap Received value: True The 'text' property is an array that may be specified as a tuple, list, numpy array, or pandas Series

这个报错意味着你在 `go.Heatmap()` 中将 `text` 属性设置为了布尔值 True，但是该属性应该被设置为包含文本内容的列表或数组。你可以修改代码中的 `text=True` 为 `text=food.iloc[:, 3:].corr().values`，即将相关系数矩阵作为文本内容传递给 `text` 属性。修改后的代码如下：

data = [
    go.Heatmap(
        z=food.iloc[:, 3:].corr().values,
        x=food.columns.values,
        y=food.columns.values,
        colorscale='Viridis',
        text=food.iloc[:, 3:].corr().values,
        opacity=1.0
    )
]

layout = go.Layout(
    title='各个营养指标的Pearson相关图',
    xaxis=dict(ticks='', nticks=36),
    yaxis=dict(ticks=''),
    width=900, height=700,
)

fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
py.iplot(fig, filename='labelled-heatmap')

这样就可以生成带有文本的热力图了。

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改错def datadeal(data): # 数据描述 data.describe() # 删除列 if 'Unnamed: 0' in data.columns: data = data.drop(columns=['Unnamed: 0']) elif '编号' in data.columns: data = data.drop(columns=['编号']) # 实例化 StandardScaler 对象 scaler = StandardScaler() # 对数据进行标准化 normalized_data = scaler.fit_transform(data) # 计算相关系数矩阵 corr_matrix = normalized_data.corr() # 使用热力图可视化相关性 sns.heatmap(corr_matrix, annot=True) # 显示图形 plt.show() return normalized_data

修改后的代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

def datadeal(data):
    # 数据描述
    data.describe()

    # 删除列
    if 'Unnamed: 0' in data.columns:
        data = data.drop(columns=['Unnamed: 0'])
    elif '编号' in data.columns:
        data = data.drop(columns=['编号'])

    # 实例化 StandardScaler 对象
    scaler = StandardScaler()

    # 对数据进行标准化
    normalized_data = scaler.fit_transform(data)
    
    # 将标准化后的数据转为 DataFrame
    normalized_data = pd.DataFrame(normalized_data, columns=data.columns)

    # 计算相关系数矩阵
    corr_matrix = normalized_data.corr()

    # 使用热力图可视化相关性
    sns.heatmap(corr_matrix, annot=True)

    # 显示图形
    plt.show()

    return normalized_data

请注意，这只是修改了之前代码中的一些错误，并添加了需要导入的库。具体的数据处理和可视化部分可能需要根据您的实际需求进行调整。

将该改代码设置为中文def correlation_plot(): correlation = data.corr() matrix_cols = correlation.columns.tolist() corr_array = np.array(correlation) trace = go.Heatmap(z = corr_array, x = matrix_cols, y = matrix_cols, colorscale='reds', colorbar = dict() , ) layout = go.Layout(dict(title = '数据集热力图', margin = dict(r = 0 ,l = 100, t = 0,b = 100, ), yaxis = dict(tickfont = dict(size = 9)), xaxis = dict(tickfont = dict(size = 9)), ) ) fig = go.Figure(data = [trace],layout = layout) py.iplot(fig)

要将图像属性设置为中文，可以使用 Plotly 的 layout 属性来设置。具体可以在 layout 中设置 xaxis、yaxis 和 title 的属性，并使用中文字符集来避免中文乱码问题，如下所示：

import plotly.graph_objs as go
from plotly.offline import iplot

def correlation_plot():
    correlation = data.corr()
    matrix_cols = correlation.columns.tolist()
    corr_array = np.array(correlation)
    trace = go.Heatmap(z=corr_array,
                       x=matrix_cols,
                       y=matrix_cols,
                       colorscale='reds',
                       colorbar=dict())
    layout = go.Layout(dict(title='数据集热力图',
                            margin=dict(r=0, l=100, t=0, b=100),
                            yaxis=dict(title='变量', tickfont=dict(size=9)),
                            xaxis=dict(title='变量', tickfont=dict(size=9)),
                            font=dict(family='SimHei')
                            )
                       )
    fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout)
    iplot(fig)

其中，`font=dict(family='SimHei')` 用于设置字体为中文 SimHei 字体。其他属性的设置与英文属性设置方式相同。