使用 xyz 数据框在 Python 中生成热图答案

【问题标题】：Generate a heatmap in Python with xyz dataframe使用 xyz 数据框在 Python 中生成热图
【发布时间】：2017-10-15 02:05:14
【问题描述】：

我将 x、y、z 数据存储在 pandas 数据框中，我想从中生成 2D 热图（深度图）。

df= pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 3)), columns=list('XYZ'))

我不确定如何用 matplotlib 做到这一点。 This example 建议转换为 numpy 数组并创建轮廓图。有没有办法直接从 pandas 绘制？如果没有，我将如何将数据框重塑为 2d numpy 数组？

【问题讨论】：

标签： python pandas matplotlib heatmap

【解决方案1】：

首先，数据帧是 numpy 数组。它们只是被扩展为具有许多其他不错的功能。所以这里不需要“转换”任何东西。

其次，将随机值绘制为热图是行不通的。您要么需要有有意义的坐标，要么需要有有意义的 z 值。

如果一切都是随机的，那么你唯一能做的，正式工作（但不会给出有意义的结果）的方法是使用 tripcolor 或 tricontourf 绘图。

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

df= pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 3)), columns=list('XYZ'))

fig, (ax, ax2)=plt.subplots(ncols=2)
ax.set_title("tripcolor")
ax.tripcolor(df["X"], df["Y"], df["Z"])
ax2.set_title("tricontour")
ax2.tricontourf(df["X"], df["Y"], df["Z"])

plt.show()

【讨论】：

谢谢 - 我的数据不是随机的，我只是生成随机数据来保存解释/导入真实数据。我的数据点与其邻居相关，因此我希望热图上有明显的“峰”和“谷”
我的回答只能和问题一样好，不能超出问的范围。但您可以随时更新您的问题。
这是一个非常好的答案，只是认为不用说我正在创建模仿我的结构的假数据。否则将是一个毫无意义的练习。
我的意思是，这可能取决于实际数据，哪种解决方案是最好的。所以在这里我提出了随机数据的最佳（可能只有）解决方案。如果您的数据不是随机的，可能会有更好的解决方案 - 但我无法在不了解真实数据的情况下为您提供这些解决方案。