具有可变数据点宽度的热图

Question

我想绘制线性模型随时间变化的系数。

y 轴是我模型的第 i 个特征，x 轴是时间，第 i 个系数的值用颜色编码。

在我的示例中，系数从 0 到 t1、t1 到 t2 等等是常数。间隔大小不均。目前，我通过创建许多间隔为 delta t:

的点来规避此问题

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

xi1 = [0, 1, 2]
t1 = range(4)

xi2 = [1, 1, 2]
t2 = range(5, 8)

data= np.vstack([xi1]*len(t1) + [xi2]*len(t2)).T
sns.heatmap(data)

有没有办法更有效地做到这一点（不创建冗余信息）？我还希望根据我的 t 值获得正确的 x 轴标签。

Answer 1

您可以使用 matplotlib pcolormesh。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

a = [[0,1],[1,1],[2,2]]
y = [0,1,2,3]
x = [0,5,8]
X,Y = np.meshgrid(x,y)
Z = np.array(a)

cmap = plt.get_cmap("RdPu", 3)
plt.pcolormesh(X,Y,Z, cmap=cmap)
plt.gca().invert_yaxis()
plt.colorbar(boundaries=np.arange(-0.5,3), ticks=np.unique(Z))
plt.show()

具有可变数据点宽度的热图

heatmap with variable datapoint width

python

matplotlib

seaborn