Python 如何使用numpy或pandas生成具有Z值的二维栅格（X，Y）？

正如标题所述，我想生成一个二维网格。基本上是X，Y坐标和Z值。我希望这个网格从X:-175:175 Y:-175:175开始，并用0填充所有Z值。我已经在df中创建了一些X、Y和Z值，如：

+-----+-----+--------+
|  X  |  Y  |   Z    |
+-----+-----+--------+
| -45 |   3 |   -.03 |
|  10 |   4 |    .06 |
|  20 | -97 | -.0345 |
+-----+-----+--------+

然后我创建了一个非常基本的网格：

grid = np.zeros((350, 350))

现在我想创建一个df（或np数组），它将从-175到175（都是X在Y中），并用我的df填充这些值，如果它们在我的df中不存在，就用0填充它们

最终的目标是绘制这些x、y、z点（可能在热图中，或者还不确定的东西中），如果这有助于提供一些上下文

---

感谢所有的帮助，并提前表示感谢

您可以尝试

pivot

：

(df.pivot(index='X', columns='Y', values='Z')9
   .reindex(np.arange(-175,175))
   .reindex(np.arange(-175,175), axis=1)
   .fillna(0)
)

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您可以尝试透视

pivot

：

(df.pivot(index='X', columns='Y', values='Z')9
   .reindex(np.arange(-175,175))
   .reindex(np.arange(-175,175), axis=1)
   .fillna(0)
)

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愚蠢的问题，但为什么我需要做这个枢轴的东西？你不必。这只是一个选择。例如，您可以执行双循环并更新

网格

，但速度会慢一些。不，这更像是有重复的

X，Y

。在这种情况下，您想做什么？它返回一个新的数据帧。（重新）将其分配给某个对象。

sns

就是这样工作的。在

df.pivot（）

中交换

X，Y

，或者执行

sns.heatmap（df\u grid.T）

。愚蠢的问题，但我为什么需要做这个pivot的工作？你不必这么做。这只是一个选择。例如，您可以执行双循环并更新

网格

，但速度会慢一些。不，这更像是有重复的

X，Y

。在这种情况下，您想做什么？它返回一个新的数据帧。（重新）将其分配给某个对象。

sns

就是这样工作的。在

df.pivot（）中交换
X，Y
，或者执行
sns.heatmap（df\u grid.T）
。