基本上,您可以使用imshow
or matshow
。
但是,我不太清楚你的意思。
如果您想要一个棋盘,其中每个“白色”单元格都由其他向量着色,您可以执行以下操作:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Make a 9x9 grid...
nrows, ncols = 9,9
image = np.zeros(nrows*ncols)
# Set every other cell to a random number (this would be your data)
image[::2] = np.random.random(nrows*ncols //2 + 1)
# Reshape things into a 9x9 grid.
image = image.reshape((nrows, ncols))
row_labels = range(nrows)
col_labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I']
plt.matshow(image)
plt.xticks(range(ncols), col_labels)
plt.yticks(range(nrows), row_labels)
plt.show()
显然,这仅适用于具有奇数行和列的事物。您可以遍历具有偶数行和列的数据集的每一行。
例如:
for i, (image_row, data_row) in enumerate(zip(image, data)):
image_row[i%2::2] = data_row
但是,每行中的“数据”单元格的数量会有所不同,这就是我对您的问题定义感到困惑的地方。
根据定义,棋盘图案在每行中具有不同数量的“白色”单元格。
您的数据大概(?)在每行中具有相同数量的值。你需要定义你想要做什么。您可以截断数据,或添加额外的列。
编辑:我刚刚意识到这仅适用于奇数列数。
无论如何,我仍然对你的问题感到困惑。
您是否想要有一个“完整”的数据网格,并且想要将数据网格中的值的“棋盘”模式设置为不同的颜色,或者您想要用绘制的“棋盘”模式的值“散布”数据作为一些恒定的颜色?
更新
听起来您想要更像电子表格的东西?Matplotlib 不适合这个,但你可以做到。
理想情况下,您只需使用plt.table
,但在这种情况下,直接使用更容易matplotlib.table.Table
:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas
from matplotlib.table import Table
def main():
data = pandas.DataFrame(np.random.random((12,8)),
columns=['A','B','C','D','E','F','G','H'])
checkerboard_table(data)
plt.show()
def checkerboard_table(data, fmt='{:.2f}', bkg_colors=['yellow', 'white']):
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_axis_off()
tb = Table(ax, bbox=[0,0,1,1])
nrows, ncols = data.shape
width, height = 1.0 / ncols, 1.0 / nrows
# Add cells
for (i,j), val in np.ndenumerate(data):
# Index either the first or second item of bkg_colors based on
# a checker board pattern
idx = [j % 2, (j + 1) % 2][i % 2]
color = bkg_colors[idx]
tb.add_cell(i, j, width, height, text=fmt.format(val),
loc='center', facecolor=color)
# Row Labels...
for i, label in enumerate(data.index):
tb.add_cell(i, -1, width, height, text=label, loc='right',
edgecolor='none', facecolor='none')
# Column Labels...
for j, label in enumerate(data.columns):
tb.add_cell(-1, j, width, height/2, text=label, loc='center',
edgecolor='none', facecolor='none')
ax.add_table(tb)
return fig
if __name__ == '__main__':
main()