XYZ陣列數據到熱圖

我無法完全找到這個問題的一致的答案或符合我的需求 - 我有一個文本文件的三列中的數據：X，Y和Z.列是選項卡， deliminated。我想用Python對這些數據進行熱圖表示，其中X和Y位置由Z中的值進行着色，範圍從0到1（X和Y的離散概率）。我正在嘗試seaborn的heatmap包和matplotlib的pcolormesh，但不幸的是這些需要2D數據陣列。XYZ陣列數據到熱圖

我的數據在1到37之間運行，常數爲y，然後在y中迭代0.1。 Y軸最大值波動基於所述數據集，但YMIN始終爲0。

[XYZ] ROW1 [1 ... 37 0.0000 Zvalue]，ROW2 [1 ... 37 0.1000 Zvalue]等

import numpy as np 
from numpy import * 
import pandas as pd 
import seaborn as sns 
sns.set() 

df = np.loadtxt(open("file.txt", "rb"), delimiter="\t").astype("float")

下一步的任何提示？

來源

2017-08-02 Bobby Hollingsworth

我知道你說你已經看了很多問題，但請看看[這一個]（https://stackoverflow.com/a/45273661/5103802）。我前一段時間回答了這個問題，它似乎是你想要的，3個1D數組放入熱圖中。 –

這絕對完美，謝謝！ –

@ViníciusAguiar - 是否有可能獲得更多的離散顏色（去除輪廓陰影）？ –

如果我理解正確的話，你有三列，X和Y表示值Z.

考慮下面這個例子的位置。有三列：X和Y包含位置信息（在這種情況下爲類別），Z包含着色熱圖的值。

x = np.array(['a','b','c','a','b','c','a','b','c']) 
y = np.array(['a','a','a','b','b','b','c','c','c']) 
z = np.array([0.3,-0.3,1,0.5,-0.25,-1,0.25,-0.23,0.25])

然後我們創建這些列的數據幀和調換他們（這樣的x，y和z居然成爲列）。給列名稱並確保Z_value是一個數字。

df = pd.DataFrame.from_dict(np.array([x,y,z]).T) 
df.columns = ['X_value','Y_value','Z_value'] 
df['Z_value'] = pd.to_numeric(df['Z_value'])

產生此數據幀。

X_value Y_value Z_value 
0 a a 0.30 
1 b a -0.30 
2 c a 1.00 
3 a b 0.50 
4 b b -0.25 
5 c b -1.00 
6 a c 0.25 
7 b c -0.23 
8 c c 0.25

從這裏就不能創建一個熱圖，但是通過調用df.pivot('Y_value','X_value','Z_value')你轉動數據幀到可用於熱圖的形式。

pivotted= df.pivot('Y_value','X_value','Z_value')

生成的數據幀如下所示。

X_value a b c 
Y_value   
a 0.30 -0.30 1.00 
b 0.50 -0.25 -1.00 
c 0.25 -0.23 0.25

您可以再喂pivotted到sns.heatmap創建您的熱圖。

sns.heatmap(pivotted,cmap='RdBu')

產生這個熱圖。

您可能需要做一些調整，代碼爲您的具體需求。但是因爲我沒有任何示例數據可以從我需要做出自己的例子。

來源

2017-08-13 11:51:32 error

XYZ陣列數據到熱圖

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