Python 熊猫数据帧的热图-2D阵列

我有一个基于数据可视化的问题。我基本上想从熊猫数据框创建一个热图，在这里我有x，y坐标和相应的z值。可以使用以下代码创建数据-

data = ([[0.2,0.2,24],[0.2,0.6,8],[0.2,2.4,26],[0.28,0.2,28],[0.28,0.6,48],[0.28,2.4,55],[0.36,0.2,34],[0.36,0.6,46],[0.36,2.4,55]])
data=np.array(data)
df=pd.DataFrame(data,columns=['X','Y','Z'])

请注意，我已经将一个数组转换成了一个数据帧，以便给出一个数组的示例。我的实际数据集相当大，我将其作为数据帧导入python。在处理完数据帧之后，我可以使用上面给出的格式

我看到了基于同一问题的其他问题，但它们似乎不适用于我的特定问题。或者我没有正确地应用它们。我希望我的结果与这里给出的结果相似

欢迎任何帮助

谢谢大家!

使用

资料

准备数据

df['rows'] = ['row' + str(n) for n in range(0,len(df.index))]
dfMelt = pd.melt(df, id_vars = 'rows')

制作热图

ggplot(dfMelt, aes('variable', 'rows', fill='value')) + \
        geom_tile(aes(width=1, height=1)) + \
        theme(axis_ticks=element_blank(),
              panel_background = element_blank()) + \
        labs(x = '', y = '', fill = '')

---

找到了一种方法-

使用Seaborn

import seaborn as sns
data = ([[0.2,0.2,24],[0.2,0.6,8],[0.2,2.4,26],[0.28,0.2,28],[0.28,0.6,48],[0.28,2.4,55],[0.36,0.2,34],[0.36,0.6,46],[0.36,2.4,55]])
data=np.array(data)
df=pd.DataFrame(data,columns=['X','Y','Z'])
df=df.pivot('X','Y','Z')
diplay_df = sns.heatmap(df)

返回以下图像-

抱歉，提出了另一个问题

---

另外，感谢您提供相关帖子的链接。

您好。我认为这不起作用，因为X、Y和Z列中的数据正是它们应该的。事实上，我最终用seaborn解决了这个问题。

import seaborn as sns
data = ([[0.2,0.2,24],[0.2,0.6,8],[0.2,2.4,26],[0.28,0.2,28],[0.28,0.6,48],[0.28,2.4,55],[0.36,0.2,34],[0.36,0.6,46],[0.36,2.4,55]])
data=np.array(data)
df=pd.DataFrame(data,columns=['X','Y','Z'])
df=df.pivot('X','Y','Z')
diplay_df = sns.heatmap(df)