Python实现彩色Map图上色：CP测试数据可视化

在本篇文章中，作者探讨了如何使用Python编程语言来创建一个地图（Map）图，并根据生成的CP测试数据对其进行颜色编码，以实现数据可视化和趋势分析。首先，作者提到的数据格式包含三个部分：序号、XY坐标以及对应的测试数值。例如，X-0016Y0079表示坐标为(16, 79)的测试点。 为了实现这个功能，作者设计了一个程序流程： 1. 数据预处理：使用pandas库读取Excel数据，并将其转换为DataFrame，便于后续操作。这里利用了openpyxl库来处理Excel文件，如Workbook、dataframe_to_rows等方法。 2. 设置阈值：由于测试数据可能有不同的标准，程序允许用户在运行时通过弹出对话框输入自定义的标准值。这个功能是通过Tkinter库中的SimpleDialog模块实现的，例如ask_float函数用于获取浮点数阈值，ask_string则可能用于获取字符串输入。 3. 颜色映射：对于每个测试数值，根据其与标准值的比较结果，应用颜色映射规则。低于标准值的测量值采用浅红到红色渐变，而高于标准值的则使用浅绿到紫色渐变。颜色变化通过colorsys库中的颜色转换函数实现，如HSV颜色空间的调整。 4. 输出和交互：用户可以选择要处理的测试数据文件，设置文件名，程序会在原文件路径下生成包含地图图的文件。双击执行"map上色.exe"启动程序，然后通过Tkinter库提供的filedialog模块让用户选择文件，以及通过对话框输入标准值。 5. 显示结果：程序输出的地图图直观地展示了测试数据的分布情况，用户可以直接打开查看测量值的趋势和异常情况。 源代码提供了一个基础框架，但实际使用时可能需要根据具体需求进行调整，比如优化用户界面，增加错误处理和数据验证等。这个案例展示了一种将Python结合Excel处理数据并生成具有颜色编码地图的有效方法，有助于数据分析人员更好地理解和解释测试数据。