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我有格式的机票可用性的离散时间数据csv。这用于表示出发和到达时间窗口组合的机票可用性。假设我的一天分为4个时间段-

12:01 AM to 6:00 AM, 
6:01 AM to 12:00 PM, 
12:01 PM to 6:00 PM,
6:01 PM to 12:00 AM

1 表示有可用于该出发和到达组合的车票，否则为 0。对于此示例，假设机票适用于所有出发-到达组合，csv 文件将包含以下数据：

1,1,1,1,1,1,1,1,1,1

此数据用于表示此矩阵（请注意，某些组合在此处变为零，因为它们是 24 小时期间的不合逻辑时间组合）：

                    Departure time period           
                    12:01 AM to 6:00 AM | 6:01 AM to 12:00 PM  | 12:01 PM to 6:00 PM |  6:01 PM to 12:00 AM|
Arrival time period ------------------- | ---------------------|---------------------|---------------------|
12:01 AM to 6:00 AM                   1 |                     0|                    0|                    0|
6:01 AM to 12:00 PM                   1 |                     1|                    0|                    0|
12:01 PM to 6:00 PM                   1 |                     1|                    1|                    0|
6:01 PM to 12:00 AM                   1 |                     1|                    1|                    1|

该csv文件包含多天的此数据。我已将此数据作为字典读取，其中日期为键，可用性组合为列表。数据处理正在Python 2.7. 对于特定的一天，我现在可以使用日期键检索可用性列表。

现在，我有两个问题：

  • 如何将数据转换为矩阵类型的数据结构。本质上，这涉及将列表转换为下三角矩阵加上对角线元素。我尝试过使用 reshape 函数，numpy但没有达到这个结果。

  • 一旦我转换了矩阵 - 我想以图形方式将可用性表示为主题网格 - 所有 1 为绿色方块，0 为红色方块。这在 Python 中可以实现吗？如何？

我认为csv作为字典阅读然后将可用性元素存储在列表中是可行的方法，因为它看起来相当简单。如果您觉得有更聪明的方法可以做到这一点，请修改方法。

大家有什么想法吗？！？

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1 回答 1

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]
arr = np.zeros((4,4))
indices = np.tril_indices(4)
arr[indices] = data
print(arr)

# array([[ 1.,  0.,  0.,  0.],
#        [ 1.,  1.,  0.,  0.],
#        [ 1.,  1.,  1.,  0.],
#        [ 1.,  1.,  1.,  1.]])


plt.imshow(arr, interpolation='nearest', cmap=plt.get_cmap('RdYlGn'))
plt.show()

地块

在此处输入图像描述

于 2013-07-08T01:08:03.777 回答