tb=pd.read_excel(file,header=None) 解释这段代码

这段代码使用 Pandas 库中的 `read_excel()` 函数读取一个 Excel 文件，并将其存储在名为 `tb` 的 Pandas 数据框中。其中，`file` 是 Excel 文件的路径，`header=None` 表示 Excel 文件中没有列名，因此 Pandas 会自动为数据框中的列分配默认的列名。

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tb=pd.read_excel(file,header=None)解释这行代码

这行代码是使用 pandas 库中的 read_excel 函数来读取一个 Excel 文件，并将其转换为一个 pandas 的 DataFrame 对象。其中，file 是 Excel 文件的路径，header=None 表示不使用 Excel 文件中的第一行作为 DataFrame 的列名。

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=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) print(plv_tb) plt.figure(figsize=(200, 8)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,vmax=4000,cmap=sns.color_palette("Blues",n_colors=200)) plt.show()怎么能使vmax最大值

你可以尝试将vmax的值设置为数据中的最大值，这样就能保证vmax是最大值了。具体的代码如下：

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=10) 

plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) 

print(plv_tb) 

vmax = plv_tb.values.max()

plt.figure(figsize=(200, 8)) 

sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,vmax=vmax,cmap=sns.color_palette("Blues",n_colors=200)) 

plt.show()

这样就能够保证vmax是最大值了。