带有 X、Y 数据的 Matplotlib 热图

Question

我想使用 pcolor 或其他热图库在 matplotlib 中制作热图。我发现了很多很好的例子，但无法确定如何以正确的格式获取我的数据，或者使用我的数据所在的格式进行绘图。

我的数据是这样设置的

X  Y  Value
0  1  .6
0  2  .3
0  3  .2
1  1  .8
1  2  .4
1  3  .9

因此，X 和 Y 列表示 (X,Y) 对，其中 Value 是相应单元格的值。我正在努力寻找一种方法来转换数据以使用 pcolor 或其他绘图方法。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

您必须将 x 和 y 值转换为 2D numpy 数组。数组的两个维度表示 x 和 y，而值映射到热图颜色条。更多彩图给出here.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mpl
import matplotlib.cm as cmap

m = np.array([[.6, .3, .2], [.8, .4, .9]])
mpl.imshow(m, cmap=cmap.hot)
mpl.colorbar()
mpl.show()

生产

Answer 2

您似乎在使用 pandas 数据框。在将枢轴数据框绘制为 table 并使用热图方法之前，即来自 seaborn：

import seaborn as sns 
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_clipboard()
table = df.pivot('Y', 'X', 'Value')
ax = sns.heatmap(table)
ax.invert_yaxis()
print(table)
plt.show()

输出：

X    0    1
Y
1  0.6  0.8
2  0.3  0.4
3  0.2  0.9

Answer 3

我来晚了，但这里有一个仅使用 matplotlib 来解决 OP 问题的方法，正如所要求的那样。它依赖于使用 imshow 的 extent 选项来完成这项工作。有关详细信息，请参阅 matplotlib manual.

import matplotlib.pyplot as plt

xvals = [0,1]
yvals = [1,3]

zvals = [[0.6, 0.3, 0.2], [0.8, 0.4, 0.9]]

heatmap, ax = plt.subplots()

im = ax.imshow(zvals,cmap='inferno',extent=[xvals[0],xvals[1],yvals[0],yvals[1]],interpolation='nearest',origin='lower',aspect='auto')
ax.set(xlabel='some x', ylabel='some y')

cbar = heatmap.colorbar(im)
cbar.ax.set_ylabel('stuff')

heatmap.savefig('heatmap.png')

结果如下图

带有 X、Y 数据的 Matplotlib 热图

Matplotlib Heatmap with X, Y data

python

matplotlib

heatmap

pandas