Python實現(xiàn)矩陣可視化的示例代碼
imshow和matshow
matplotlib中提供了兩個矩陣可視化函數(shù)，分別是imshow和matshow，由于二者過于相似，且imshow常被用做圖片展示工具，所以matshoww這個函數(shù)基本沒什么人知道，總之二者對比如下
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand(5,5)
fig,axes = plt.subplots(1,2,figsize=(8,4))
axes[0].imshow(x)
plt.title("imshow")
axes[1].matshow(x)
plt.title("matshow")
plt.tight_layout()
plt.show()
但無論是imshow也好，還是matshow也罷，對矩陣，尤其是小矩陣，展示得并不完美，徒有偽彩色對應(yīng)，而并無具體的數(shù)值，那么對于一些需要看到實際數(shù)值的場合，其表現(xiàn)力當(dāng)然是不夠的。
顯示數(shù)值
所以接下來，就要在特定的格子中，寫下矩陣的具體數(shù)值。
from itertools import product
M,N = 3,6
x = np.random.rand(M,N)
plt.matshow(x)
for i,j in product(range(M),range(N)):
plt.text(j-0.15, i, f"{x[i,j]:.2}")
plt.show()
product是排列組合迭代器，可以將輸入序列的元素兩兩組合在一起，從而避免循環(huán)嵌套。plt.text的作用就是顯示數(shù)值，其中j表示x坐標(biāo)，i表示y軸坐標(biāo)。在矩陣索引中，i表示行號，j表示列號。
這張圖當(dāng)然也有問題，由于文字是橫著寫的，但矩陣中的格子卻是正方形的，這個顯然看上去不太和諧。如果用pcolormesh這種像素形狀可以更改的函數(shù)，顯然更加合適。
但pcolormesh有兩個問題，一是坐標(biāo)軸方向和矩陣下標(biāo)的方向不符，二是坐標(biāo)標(biāo)簽的位置并不指格點中間，為此需要稍加改造。
def drawMat(x, ax=None):
M, N = x.shape
if not ax:
ax = plt.subplot()
arrM, arrN = np.arange(M), np.arange(N)
plt.yticks(arrM+0.5, arrM)
plt.xticks(arrN+0.5, arrN)
ax.pcolormesh(x)
ax.invert_yaxis()
for i,j in product(range(M),range(N)):
ax.text(j+0.2, i+0.55, f"{x[i,j]:.2}")
plt.show()
x = np.random.rand(5,5)
drawMat(x)
其中，xticks和yticks用于重新映射坐標(biāo)，將N.5映射為N，這樣坐標(biāo)位置也就轉(zhuǎn)化為了具體數(shù)值；invert_yaxis表示y軸坐標(biāo)翻轉(zhuǎn)，從而直角坐標(biāo)系被改為矩陣坐標(biāo)系。
效果如下
到此這篇關(guān)于Python實現(xiàn)矩陣可視化的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python矩陣可視化內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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