仅绘制热图的上/下三角形

python matplotlib plot

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在maptplotlib中,可以使用imshow函数创建相关矩阵的热图表示。根据定义,这种矩阵围绕其主对角线对称,因此不需要呈现上三角和下三角。例如: 相关矩阵

上面的例子来自这个网站 不幸的是,我无法弄清楚如何在matplotlib中做到这一点。将矩阵的上/下部分设置为无会导致黑色三角形。我用google搜索“matplotlib缺失值”,但找不到任何有用的东西

作者: Boris Gorelik 的来源 发布者: 2010 年 2 月 23 日

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53590 作者的声誉

import numpy as NP
from matplotlib import pyplot as PLT
from matplotlib import cm as CM

A = NP.random.randint(10, 100, 100).reshape(10, 10)
# create an upper triangular 'matrix' from A
A2 = NP.triu(A)
fig = PLT.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
# use dir(matplotlib.cm) to get a list of the installed colormaps
# the "_r" means "reversed" and accounts for why zero values are plotted as white
cmap = CM.get_cmap('gray_r', 10)
ax1.imshow(A2, interpolation="nearest", cmap=cmap)
ax1.grid(True)
PLT.show()

情节http://img444.imageshack.us/img444/9585/cmapgrayr.png

作者: doug 发布者: 2010 年 2 月 23 日

2

3627 作者的声誉

您可以绘制一个白色矩阵,上/下部分透明

a =random((10,10))
imshow(a, interpolation='nearest')

b = ones(a.shape+(4,)) # «white» matrix with alpha=1
for i in range(a.shape[0]):
    for j in range(i, a.shape[1]):
        b[i,j,3] = 0   # upper triangle, alpha = 0
imshow(b, interpolation='nearest')

热图的上/下三角形http://lh5.ggpht.com/_ZgVr3-a-Z00/S4P3_BWByKI/AAAAAAAAAXE/UsJpokz6LKE/pp.png

作者: remosu 发布者: 2010 年 2 月 23 日

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11290 作者的声誉

决定

doug提供的答案的问题在于它依赖于色图将零值映射到白色的事实。这意味着不包含白色的色彩图无效。解决方案的关键是cm.set_bad功能。使用None或使用NumPy蒙版数组将矩阵中不需要的部分掩盖set_bad为白色,而不是默认的黑色。采用doug的例子,我们得到以下结果:

import numpy as NP
from matplotlib import pyplot as PLT
from matplotlib import cm as CM

A = NP.random.randint(10, 100, 100).reshape(10, 10)
mask =  NP.tri(A.shape[0], k=-1)
A = NP.ma.array(A, mask=mask) # mask out the lower triangle
fig = PLT.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
cmap = CM.get_cmap('jet', 10) # jet doesn't have white color
cmap.set_bad('w') # default value is 'k'
ax1.imshow(A, interpolation="nearest", cmap=cmap)
ax1.grid(True)
PLT.show()
作者: Boris Gorelik 发布者: 2010 年 2 月 25 日

1

2062 作者的声誉

随着seabornmatplotlib并且numpy,一个快速的解决方案是:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Say your matrix object (e.g. np.array) is corr_mat

# Get the upper triangle without the diagonal 
corr_mat = np.triu(corr_mat, k=1)

# Plot the heatmap
ax = sns.heatmap(corr_mat)

请参考seaborn在线文档进行化妆。

作者: tagoma 发布者: 2017 年 1 月 12 日
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