如何使用數據框中的散點圖數據制作熱圖？

Question

我有一個數據框，其中包含我的x和y數據（稍后將其轉換為列表），並且對於每個x，y，我都有三個屬性，它們是百分比（全部加起來為100％），例如，對於x，y第一個屬性是0.05，第二個屬性是0.45，第三個屬性是0.5。

         pc1       pc2      %_h        %_s      %_c  
0    -2.319093 -4.058990  0.718839  0.074559  0.206602  
1     1.514446 -2.324842  0.552632  0.157895  0.289474  
2    -2.431196 -1.938358  0.440313  0.071755  0.487932  
3    -2.642250 -1.001307  0.707883  0.058733  0.233385 
4    -1.486477 -2.537368  0.617834  0.151956  0.230209  
5    -1.990138 -3.457012  0.326633  0.088358  0.585008 
6    -0.844124 -3.081770  0.550000  0.113636  0.336364  
7    -2.376568 -1.471469  0.663071  0.196066  0.140863  
8    -3.139226  0.451762  0.696914  0.056173  0.246914  
    :

我的目標是制作某種熱圖，以繪制x（pc1），y（pc2）和每個屬性的范圍，因此較暗的部分將意味着特定屬性的密度較高。 以下是使用的熱圖：

plt.figure(figsize = (16,16))
plt.hist2d(pc1, pc2, bins=50, cmap=plt.cm.jet)
plt.show()

但這是基於x，y點的密度，但是我希望它基於我的3個屬性，即紅色區域用於%h/%s/%c值較高的區域

我的研究說，這與將數據網格化並計算每個單元的頻率以獲得某種z維度有關。 我已經嘗試過： 用Matplotlib繪制2D熱圖，並： 使用散布數據集 （ 該圖僅基於2維 ） 在MatPlotLib中生成熱圖，並且沒有運氣。

我還想使用sns.jointmap功能為每個xy sns.jointmap三個屬性的密度的折線圖

編輯我認為該方法將是繪制一個熱圖，該熱圖表示第一個屬性，然后在另一個屬性上依次層疊。 但是我不確定如何設置熱圖的范圍來表示屬性，而不是x，y的密度計數？

編輯這是在嘗試建議的代碼之后。

Answer 1

您嘗試過pcolormesh嗎？ 示例： https ： //matplotlib.org/3.1.1/gallery/images_contours_and_fields/pcolormesh_levels.html

fig, ax = plt.subplots() 
data = np.array([df['%_h'],df['%_s'],df['%_c']]).reshape(3,len(df))
cax =ax.pcolormesh(df.index, np.arange(0,3), data, shading = 'gouraud', cmap = 'jet')
fig.colorbar(cax)