2D визуализация данных сетки в Python

Question

Мне нужно визуализировать некоторые данные. Это базовая 2D-сетка, где каждая ячейка имеет значение с плавающей точкой. Я знаю, как, например, присвоить цвет значению и нарисовать сетку в OpenCV. Но дело здесь в том, что существует так много ценностей, что почти невозможно сделать это. Я ищу какой-то метод, где я мог бы использовать градиент. Например, значение -5.0 будет представлено синим цветом, 0 - черным, а +5.0 - красным. Есть ли способ сделать это в Python?

Вот пример данных, о которых я говорю

        A       B       C        D
A    -1.045    2.0     3.5    -4.890
B    -5.678    3.2     2.89    5.78

Answer 1

Matplotlib имеет imshow Метод построения массивов:

from matplotlib import mpl,pyplot
import numpy as np

# make values from -5 to 5, for this example
zvals = np.random.rand(100,100)*10-5

# make a color map of fixed colors
cmap = mpl.colors.ListedColormap(['blue','black','red'])
bounds=[-6,-2,2,6]
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)

# tell imshow about color map so that only set colors are used
img = pyplot.imshow(zvals,interpolation='nearest',
                    cmap = cmap,norm=norm)

# make a color bar
pyplot.colorbar(img,cmap=cmap,
                norm=norm,boundaries=bounds,ticks=[-5,0,5])

pyplot.show()

Вот как это выглядит:

Детали для настройки цветовой шкалы были взяты из примера matplotlib: colorbar_only.py. Это объясняет, что число boundaries должен быть на один больше, чем количество цветов.

РЕДАКТИРОВАТЬ

Вы должны отметить, что imshow принимает origin ключевое слово, которое задает, где назначена первая точка. По умолчанию используется "верхний левый угол", поэтому на моем опубликованном графике ось y имеет 0 в левом верхнем углу и 99 (не показано) в левом нижнем углу. Альтернативой является установка origin="lower", так что первая точка строится в левом нижнем углу.

РЕДАКТИРОВАТЬ 2

Если вы хотите использовать градиент, а не дискретную карту цветов, создайте карту цветов, линейно интерполируя последовательность цветов:

fig = pyplot.figure(2)

cmap2 = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('my_colormap',
                                           ['blue','black','red'],
                                           256)

img2 = pyplot.imshow(zvals,interpolation='nearest',
                    cmap = cmap2,
                    origin='lower')

pyplot.colorbar(img2,cmap=cmap2)

fig.savefig("image2.png")

Это производит:

РЕДАКТИРОВАТЬ 3

Чтобы добавить сетку, как показано в этом примере, используйте grid метод. Установка цвета сетки на "белый" хорошо работает с цветами, используемыми цветовой картой (т. Е. Черный по умолчанию плохо отображается).

pyplot.grid(True,color='white')

Включая это до savefig Колл создает этот график (для ясности сделан с использованием сетки 11x11): Есть много вариантов grid, которые описаны в документации matplotlib. Один из них может вас заинтересовать linewidth,

Answer 2

Как насчет использования matplotlib?

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FixedLocator, FormatStrFormatter
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

Z = np.array([[-1.045, 2.0, 3.5, -4.890],
              [-5.678, 3.2, 2.89, 5.78]])

X = np.zeros_like(Z)
X[1,:] = 1
Y = np.zeros_like(Z)
Y[:,1] = 1
Y[:,2] = 2
Y[:,3] = 3

surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.jet,
        linewidth=0, antialiased=False)
ax.set_zlim3d(-10.0, 10.0)

ax.w_zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
ax.w_zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.03f'))

m = cm.ScalarMappable(cmap=cm.jet)
m.set_array(Z)
fig.colorbar(m)

plt.show()

Это показывает: