### Python 导入 Excel 数据并绘制环状热力图 以下是实现从 Excel 表格中读取数据，并使用 `matplotlib` 和 `seaborn` 库来创建环状热力图的代码示例： #### 依赖库安装 在运行以下代码之前，请确保已安装所需的库： ```bash pip install pandas openpyxl matplotlib seaborn ``` #### 示例代码 ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 加载 Excel 文件中的数据 file_path = 'example.xlsx' # 替换为实际文件路径 sheet_name = 'Sheet1' # 替换为实际工作表名称 data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) # 假设 DataFrame 的索引和列名分别对应到热力图的 x 轴和 y 轴[^1] matrix_data = data.values # 获取矩阵形式的数据 # 创建环状热力图的基础布局 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) # 使用 seaborn 绘制基础热力图 sns.heatmap(matrix_data, annot=False, fmt=".1f", cmap="coolwarm", cbar=True, square=True, ax=ax) # 自定义坐标轴范围以形成环形效果 radius_outer = max(len(data.index), len(data.columns)) * 0.75 # 外半径比例因子 radius_inner = radius_outer * 0.4 # 内半径比例因子 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, max(len(data.index), len(data.columns)), endpoint=False) rads, thts = np.meshgrid(np.linspace(radius_inner, radius_outer, matrix_data.shape[0]), theta[:matrix_data.shape[1]]) # 将矩形网格映射到极坐标系下的圆环区域 x = rads * np.cos(thts) y = rads * np.sin(thts) plt.pcolormesh(x, y, matrix_data, shading='auto', cmap="coolwarm") # 隐藏默认坐标轴标签 ax.axis('off') # 显示图像 plt.title("Circular Heatmap Example") plt.show() ``` #### 关键说明 - **Excel 数据加载**: 使用 `pandas.read_excel()` 函数可以从 `.xlsx` 或 `.xls` 文件中提取数据。 - **热力图绘制**: 利用 `seaborn.heatmap()` 方法生成基本热力图结构[^3]。 - **环形转换**: 结合极坐标变换 (`numpy.meshgrid`) 实现热力图向环形分布的效果[^2]。 --- ###