Matplotlib imshow/matshow 在图表上显示数值

Question

Matplotlib imshow/matshow 在图表上显示数值

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我想使用Matplotlib中的imshow或matshow创建一个10x10的网格。下面的函数接受一个numpy数组作为输入，并绘制网格。然而，我希望在定义网格的单元格内也显示数组的值。到目前为止，我无法找到一个合适的方法来实现这个功能。我可以使用plt.text将东西放在网格上方，但这需要每个单元格的坐标，非常不方便。有没有更好的方法来实现我的需求？

谢谢！

注意：下面的代码还没有从数组中获取值，我只是在尝试使用plt.text。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import colors

board = np.zeros((10, 10))

def visBoard(board):
   cmap = colors.ListedColormap(['white', 'red'])
   bounds=[0,0.5,1]
   norm = colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)
   plt.figure(figsize=(4,4))
   plt.matshow(board, cmap=cmap, norm=norm, interpolation='none', vmin=0, vmax=1)
   plt.xticks(np.arange(0.5,10.5), [])
   plt.yticks(np.arange(0.5,10.5), [])
   plt.text(-0.1, 0.2, 'x')
   plt.text(0.9, 0.2, 'o')
   plt.text(1.9, 0.2, 'x')
   plt.grid()

   visBoard(board)

输出：

在此输入图片描述

- marillion

1

使用注释功能可以非常灵活地指定文本的坐标。 - tacaswell

我在想是否有一种方法可以不指定坐标来完成这个任务。到目前为止，我是手动完成的（可能不是最聪明的做法）。假设图形大小可能会改变，我将不得不编写一个函数来计算正确的坐标。 - marillion

3个回答

2

对 @wflynny 代码的一些阐述，将其变成一个函数，该函数可以接受任何大小的矩阵并绘制其值。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

cols = np.random.randint(low=1,high=30)
rows = np.random.randint(low=1,high=30)
X = np.random.rand(rows,cols)

def plotMat(X):
    fig, ax = plt.subplots()
    #imshow portion
    ax.imshow(X, interpolation='nearest')
    #text portion
    diff = 1.
    min_val = 0.
    rows = X.shape[0]
    cols = X.shape[1]
    col_array = np.arange(min_val, cols, diff)
    row_array = np.arange(min_val, rows, diff)
    x, y = np.meshgrid(col_array, row_array)
    for col_val, row_val in zip(x.flatten(), y.flatten()):
        c = '+' if X[row_val.astype(int),col_val.astype(int)] < 0.5 else '-' 
        ax.text(col_val, row_val, c, va='center', ha='center')
    #set tick marks for grid
    ax.set_xticks(np.arange(min_val-diff/2, cols-diff/2))
    ax.set_yticks(np.arange(min_val-diff/2, rows-diff/2))
    ax.set_xticklabels([])
    ax.set_yticklabels([])
    ax.set_xlim(min_val-diff/2, cols-diff/2)
    ax.set_ylim(min_val-diff/2, rows-diff/2)
    ax.grid()
    plt.show()

plotMat(X)

- Reed Richards

2

对于您的图表，您应该尝试使用pyplot.table：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

board = np.zeros((10, 10))
board[0,0] = 1
board[0,1] = -1
board[0,2] = 1
def visBoard(board):
    data = np.empty(board.shape,dtype=np.str)
    data[:,:] = ' '
    data[board==1.0] = 'X'
    data[board==-1.0] = 'O'
    plt.axis('off')
    size = np.ones(board.shape[0])/board.shape[0]
    plt.table(cellText=data,loc='center',colWidths=size,cellLoc='center',bbox=[0,0,1,1])
    plt.show()

visBoard(board)

- Alvaro Fuentes

有没有办法将这个表格叠加在imshow/matshow图上？我必须保留它作为热力图。我只需要将 'x' 和 'o' 叠加在其上即可。 - marillion

是的，我能够做出类似于 plt.plot(range(10),range(10)) 的东西，并且我可以在表格下面看到图形，这个表格就像另一个图形一样。 - Alvaro Fuentes

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- wflynny · Accepted Answer

你能做出类似的事情吗：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

min_val, max_val = 0, 10
ind_array = np.arange(min_val + 0.5, max_val + 0.5, 1.0)
x, y = np.meshgrid(ind_array, ind_array)

for i, (x_val, y_val) in enumerate(zip(x.flatten(), y.flatten())):
    c = 'x' if i%2 else 'o' 
    ax.text(x_val, y_val, c, va='center', ha='center')
#alternatively, you could do something like
#for x_val, y_val in zip(x.flatten(), y.flatten()):
#    c = 'x' if (x_val + y_val)%2 else 'o'

ax.set_xlim(min_val, max_val)
ax.set_ylim(min_val, max_val)
ax.set_xticks(np.arange(max_val))
ax.set_yticks(np.arange(max_val))
ax.grid()

在此输入图像描述

编辑：

这里是一个使用 imshow 作为背景的更新示例。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

min_val, max_val, diff = 0., 10., 1.

#imshow portion
N_points = (max_val - min_val) / diff
imshow_data = np.random.rand(N_points, N_points)
ax.imshow(imshow_data, interpolation='nearest')

#text portion
ind_array = np.arange(min_val, max_val, diff)
x, y = np.meshgrid(ind_array, ind_array)

for x_val, y_val in zip(x.flatten(), y.flatten()):
    c = 'x' if (x_val + y_val)%2 else 'o'
    ax.text(x_val, y_val, c, va='center', ha='center')

#set tick marks for grid
ax.set_xticks(np.arange(min_val-diff/2, max_val-diff/2))
ax.set_yticks(np.arange(min_val-diff/2, max_val-diff/2))
ax.set_xticklabels([])
ax.set_yticklabels([])
ax.set_xlim(min_val-diff/2, max_val-diff/2)
ax.set_ylim(min_val-diff/2, max_val-diff/2)
ax.grid()
plt.show()

输入图像描述