グラフを取得したら、それをどのように処理する必要があるかによって異なります。Matplotlibを使用すると、グラフを画面にインタラクティブに表示したり、ベクトル、PDF、ビットマップ形式などで保存したりできます。
このフレームワークを選択した場合imshow
、必要なことを実行します。例を次に示します。
# Just some data to test:
from random import gauss
a = [[gauss(0, 10) for i in xrange(0, 5)] for j in xrange(0,5)]
from pylab import * # or just launch "IPython -pylab" from the command line
# We create a custom colormap:
myblue = cm.colors.LinearSegmentedColormap("myblue", {
'red': [(0, 1, 1), (1, 0, 0)],
'green': [(0, 1, 1), (1, 0, 0)],
'blue': [(0, 1, 1), (1, 1, 1)]})
# Plotting the graph:
imshow(a, cmap=myblue)
カラーマップの詳細については、このリンクを確認してください。ここにimshowのリンクがあります。または、単にandを使用help(colors.LinearSegmentedColormap)
しhelp(imshow)
ます。
代替テキストhttp://img522.imageshack.us/img522/6230/bluep.png
(これは標準オプションの結果であることに注意してください。グリッドを追加したり、フィルタリングを変更したりできます)。
編集
ただし、グリッドに数字を表示したいと思っています
シンプルにするには:
for i in xrange(0,5):
for j in xrange(0,5):
text(i, j,
"{0:5.2f}".format(a[i][j]),
horizontalalignment="center",
verticalalignment="center")