Matplotlib ile bir 2B ısı haritası çizme

Matplotlib kullanarak, 2 boyutlu bir ısı haritası çizmek istiyorum. Verilerim, her biri 0 ile 1 arasında bir değere sahip n-by-n Numpy dizisi. Bu nedenle, bu dizinin (i, j) elemanı için, benim (i, j) koordinatımda bir kare çizmek istiyorum. rengi dizideki öğenin değeriyle orantılı olan ısı haritası.

Bunu nasıl yapabilirim?

imshow()Parametrelerle işlevi interpolation='nearest've cmap='hot'ne istediğinizi yapmalıdır.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

a = np.random.random((16, 16))
plt.imshow(a, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.show()

Seaborn , birçok manuel işi halleder ve grafiğin yan tarafına otomatik olarak bir eğim çizer .

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pylab as plt

uniform_data = np.random.rand(10, 12)
ax = sns.heatmap(uniform_data, linewidth=0.5)
plt.show()

Ya da kare matrislerin üst / alt sol / sağ üçgenlerini, örneğin kare olan ve simetrik olan bir korelasyon matrisini bile çizebilirsiniz, böylece tüm değerleri çizmek yine de gereksiz olacaktır.

corr = np.corrcoef(np.random.randn(10, 200))
mask = np.zeros_like(corr)
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True
with sns.axes_style("white"):
    ax = sns.heatmap(corr, mask=mask, vmax=.3, square=True,  cmap="YlGnBu")
    plt.show()

2 boyutlu bir numpydizi için şunu kullanmanız imshow()size yardımcı olabilir:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


def heatmap2d(arr: np.ndarray):
    plt.imshow(arr, cmap='viridis')
    plt.colorbar()
    plt.show()


test_array = np.arange(100 * 100).reshape(100, 100)
heatmap2d(test_array)

Bu kod, sürekli bir ısı haritası oluşturur.

Başka bir dahili seçebilir colormapdan burada .

Ben Matplotlib en kullanmak pcolor / pcolormesh verinin eşit olmayan aralık olanak sağladığı bir işlev.

Matplotlib'den alınan örnek :

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# generate 2 2d grids for the x & y bounds
y, x = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 100), np.linspace(-3, 3, 100))

z = (1 - x / 2. + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2)
# x and y are bounds, so z should be the value *inside* those bounds.
# Therefore, remove the last value from the z array.
z = z[:-1, :-1]
z_min, z_max = -np.abs(z).max(), np.abs(z).max()

fig, ax = plt.subplots()

c = ax.pcolormesh(x, y, z, cmap='RdBu', vmin=z_min, vmax=z_max)
ax.set_title('pcolormesh')
# set the limits of the plot to the limits of the data
ax.axis([x.min(), x.max(), y.min(), y.max()])
fig.colorbar(c, ax=ax)

plt.show()

Bunu bir csv'den şu şekilde yapabilirsiniz:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import griddata

# Load data from CSV
dat = np.genfromtxt('dat.xyz', delimiter=' ',skip_header=0)
X_dat = dat[:,0]
Y_dat = dat[:,1]
Z_dat = dat[:,2]

# Convert from pandas dataframes to numpy arrays
X, Y, Z, = np.array([]), np.array([]), np.array([])
for i in range(len(X_dat)):
        X = np.append(X, X_dat[i])
        Y = np.append(Y, Y_dat[i])
        Z = np.append(Z, Z_dat[i])

# create x-y points to be used in heatmap
xi = np.linspace(X.min(), X.max(), 1000)
yi = np.linspace(Y.min(), Y.max(), 1000)

# Z is a matrix of x-y values
zi = griddata((X, Y), Z, (xi[None,:], yi[:,None]), method='cubic')

# I control the range of my colorbar by removing data 
# outside of my range of interest
zmin = 3
zmax = 12
zi[(zi<zmin) | (zi>zmax)] = None

# Create the contour plot
CS = plt.contourf(xi, yi, zi, 15, cmap=plt.cm.rainbow,
                  vmax=zmax, vmin=zmin)
plt.colorbar()  
plt.show()

dat.xyzformda nerede

x1 y1 z1
x2 y2 z2
...