如何在matplotlib（Python）中制作数据的颜色映射？

听到我的超长数据文件的剪辑：

330.0000, 340.0000, 2.336e-9
340.0000, 340.0000, 2.346e-9
350.0000, 340.0000, 2.303e-9
360.0000, 340.0000, 2.329e-9
340.0000, 340.0000, 2.338e-9
380.0000, 340.0000, 2.335e-9
390.0000, 340.0000, 2.343e-9

如何用它制作彩色地图？应该是这样的：

以下是我迄今为止所做的尝试：

---

希望你能帮助我

一,。我编辑了代码的标记。请确保我这样做是正确的，

之后的部分打开（…

有点模棱两可。请在必要时进行编辑。2.我不确定我是否理解。数据中的3列应该如何用颜色映射进行解释？3.您迄今为止所做的尝试：是否有效？是否有效？如何？目前您的问题中没有问题。您的主要障碍是需要将数据转换为N-by-M数组。其中N和M分别是第一列和第二列中不同值的数量1。我编辑了代码的标记。请确保我正确编辑了

后面的部分，并使用open（…

有点模棱两可。请在必要时进行编辑。2.我不确定我是否理解。数据中的3列应该如何用颜色映射进行解释？3.您迄今为止所做的尝试：是否有效？是否有效？如何？目前您的问题中没有问题。您的主要障碍是需要将数据转换为N-by-M数组。其中N和M分别是第一列和第二列中不同值的数量

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

nrows = max(len(cmap_list) for cmap_category, cmap_list in cmaps)
gradient =  []
with open('inputfile.txt') as inputfile:
    for line in inputfile:
        results.append(line.strip().split(','))
gradient = np.vstack((gradient, gradient))


def plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list):
    fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows)
    fig.subplots_adjust(top=0.95, bottom=0.01, left=0.2, right=0.99)
    axes[0].set_title(cmap_category + ' colormaps', fontsize=14)

    for ax, name in zip(axes, cmap_list):
        ax.imshow(gradient, aspect='auto', cmap=plt.get_cmap(name))
        pos = list(ax.get_position().bounds)
        x_text = pos[0] - 0.01
        y_text = pos[1] + pos[3]/2.
        fig.text(x_text, y_text, name, va='center', ha='right', fontsize=10)

    # Turn off *all* ticks & spines, not just the ones with colormaps.
    for ax in axes:
        ax.set_axis_off()

for cmap_category, cmap_list in cmaps:
    plot_color_gradients(cmap_category, cmap_list)

plt.show()