Python 如何用Seaborn形象化手段？

我有一个熊猫数据框，结构如下：

     alpha  beta  gamma       mse
0     0.00  0.00   0.00  0.000000
1     0.05  0.05   0.90  0.025411
2     0.05  0.10   0.85  0.025794
3     0.05  0.15   0.80  0.026289
4     0.05  0.20   0.75  0.025320
..     ...   ...    ...       ...
148   0.75  0.05   0.20  0.026816
149   0.75  0.10   0.15  0.025817
150   0.75  0.15   0.10  0.025702
151   0.80  0.05   0.15  0.027104
152   0.80  0.10   0.10  0.025936

我想用热图来可视化数据帧，其中alpha在x轴上表示，beta在y轴上表示，对于晶格的每个正方形，计算所有伽马上的平均MSE。使用Seaborn有没有一种简单的方法可以做到这一点

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提前感谢。

对于您展示的内容，是的，您可以使用：

sns.heatmap(df.pivot_table(index='beta', columns='alpha', values='mse'))

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所有的计算都应该在数据帧中完成。 一旦有了数据，就可以使用数据透视框来构建热图

导入matplotlib.pyplot作为plt
导入seaborn作为sns
作为pd进口熊猫
#假设数据中有df变量
#数据透视
pivoted=df.pivot（'alpha'，'beta'，'mse'）
#绘制热图
sns.heatmap（旋转，annot=True）
plt.show（）

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官方文档中的更多信息：

我仍然不理解

gamma

和

mse

。您有一个带有

alpha

-

beta

的2D地图。对于0.05 x 0.05的每一平方，似乎有两个数字：

gamma

和所有gamma的

MSE？？？

。我说得对吗？