巨干货
在工作中，我遇到需求用Python的Seaborn绘制热力图。但发现已有数据的维度为二维，即(x, y)形式，而Seaborn.heatmap要求三维数据(x, y, z)。为解决这一问题，我设计了两个函数：数据重构函数reconstruct和热力图绘制函数drawheatmap。
函数reconstruct用于将(x, y)数据升维为(x, 1, y)。这主要通过将x和y数据组合为一个二维数组实现，再插入一个维度为1的z值。函数需要输入数据路径、y值名称、数据格式应为Excel文件并符合特定结构，输出为升维后的DataFrame。
绘制热力图函数drawheatmap则在输入升维后的数据、图像保存路径、数据最大值最小值后，根据预设参数（如颜色方案和cbar范围）使用Seaborn.heatmap函数绘制图像。其中，camp参数预先设定颜色方案，如浅蓝到深蓝的'Blues'色谱，vmin和vmax用于控制颜色变化范围。
应用示例中，我使用函数对存储在Excel文件中的数据进行处理，先用reconstruct函数升维，然后调用drawheatmap函数绘制热力图。最终，我将生成的图像保存在指定路径。
对于整个流程，理解热力图是三维图像在二维平面上的投影，通过颜色反映数据变化趋势。通过数据重构和热力图绘制函数，实现从二维数据到热力图的高效转换，使得数据随单一变量变化的趋势直观可辨。
以上内容总结了我的工作流程和函数设计。欢迎交流与反馈。
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