import datetime import random import HeatMap begin = datetime.date(2018,1,1) end = datetime.date(2018,12,31) data = [[str(begin + datetime.timedelta(days=i)),random.randint(1000,25000)] for i in range((end - begin).days + 1)] heatmap =

这段代码好像不完整，最后一行代码没有写完。不过根据前面的代码，估计是想用 HeatMap 库绘制一个热力图，将 data 中的数据按照日期和数值进行可视化。HeatMap 库是一个 Python 库，可以用来生成各种形式的热力图。需要先安装 HeatMap 库，可以通过 pip 命令进行安装：

pip install heatmap

然后就可以使用 HeatMap 库中的函数来生成热力图了。具体的使用方法可以参考 HeatMap 库的文档或者示例代码。

相关问题

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = pd.read_csv('data（北深）.csv') df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 将日期字符串转换为日期格式 df['Month'] = df['date'].dt.month # 增加一列表示月份 df['days_to_departure'] = df['days_to_departure'].astype(int) # 将天数转换为整数类型 sns.set(style='whitegrid') fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) sns.heatmap(df.pivot_table(index='days_to_departure', columns='date', values='lowest_price'), cmap='YlOrRd', ax=ax) ax.set_title('Flight Price Heatmap') ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Days to Departure') plt.show()上述代码生成的热力图中横轴的日期格式中T00:00:00 0000000000怎么删去？

你可以使用strftime函数将日期格式化为你想要的形式，例如：

df['date'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

这会将日期格式化为YYYY-MM-DD的形式，不包括T00:00:00 0000000000。如果你只想要年份和月份，可以使用'%Y-%m'作为格式字符串。然后，你可以修改代码以使用新的日期格式，例如：

sns.heatmap(df.pivot_table(index='days_to_departure', columns='date', values='lowest_price'), cmap='YlOrRd', ax=ax, xticklabels=df['date'].unique())

这将使用唯一的日期值作为横轴标签。

mport pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = pd.read_csv('data（北深）.csv') df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 将日期字符串转换为日期格式 df['Month'] = df['date'].dt.month # 增加一列表示月份 df['days_to_departure'] = df['days_to_departure'].astype(int) # 将天数转换为整数类型 sns.set(style='whitegrid') fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) sns.heatmap(df.pivot_table(index='days_to_departure', columns='date', values='lowest_price'), cmap='YlOrRd', ax=ax) ax.set_title('Flight Price Heatmap') ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Days to Departure') plt.show()上述代码生成的热力图中将横轴的日期格式改为YYYY- MM- DD的形式

可以通过在 `pivot_table` 中设置 `aggfunc` 参数为一个 lambda 函数来实现：

sns.heatmap(df.pivot_table(index='days_to_departure', columns='date', values='lowest_price', aggfunc=lambda x: x), cmap='YlOrRd', ax=ax)

然后，可以在 `ax.set_xticklabels` 中设置日期的格式来修改横轴的日期显示格式：

ax.set_xticklabels([x.strftime('%Y-%m-%d') for x in df['date'].unique()], rotation=90)

完整代码如下：

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

df = pd.read_csv('data（北深）.csv') 
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) 
df['Month'] = df['date'].dt.month 
df['days_to_departure'] = df['days_to_departure'].astype(int) 

sns.set(style='whitegrid') 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) 
sns.heatmap(df.pivot_table(index='days_to_departure', columns='date', values='lowest_price', aggfunc=lambda x: x), cmap='YlOrRd', ax=ax) 

ax.set_title('Flight Price Heatmap') 
ax.set_xlabel('Date') 
ax.set_ylabel('Days to Departure') 
ax.set_xticklabels([x.strftime('%Y-%m-%d') for x in df['date'].unique()], rotation=90)

plt.show()