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Y 軸に沿って色付きの点をプロットするグラフを Pylab で作成する必要があります。y 軸は 0 から 100 までです。100 個の要素のリストもあり、要素は +1 または -1 です。このリストは、グラフの Y 軸に対応している必要があります。

たとえば、リストの 5 番目の要素が +1 の場合、Y 軸の y=5 に緑色の点をプロットする必要があります。リストの 5 番目の要素が -1 の場合、ポイントは赤でなければなりません。

リスト内のすべての要素に対してこれを行う必要があります。

Pylab で単純なグラフをグラフ化しましたが、この場合は完全に迷ってしまいます。どんな助けでも大歓迎です。ありがとう！！

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.array([1,1,-1,-1,1])
cmap = np.array([(1,0,0), (0,1,0)])
uniqdata, idx = np.unique(data, return_inverse=True)

N = len(data)
fig, ax = plt.subplots()
plt.scatter(np.zeros(N), np.arange(1, N+1), s=100, c=cmap[idx])
plt.grid()
plt.show()

収量

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説明：

を出力するnp.unique(data, return_inverse=True)と、配列のタプルが返されることがわかります。

In [71]: np.unique(data, return_inverse=True)
Out[71]: (array([-1,  1]), array([1, 1, 0, 0, 1]))

最初の配列は、 の一意の値dataが -1 と 1 であることを示しています。2 番目の配列は、-1 の場合は値 0 を割り当て、 1 の場合はdata値 1 を割り当てdataます。基本的に、np.uniqueに変換でき[1,1,-1,-1,1]ます[1, 1, 0, 0, 1]。これcmap[idx]は RGB 値の配列です。

In [74]: cmap[idx]
Out[74]: 
array([[0, 1, 0],
       [0, 1, 0],
       [1, 0, 0],
       [1, 0, 0],
       [0, 1, 0]])

これは、NumPy 配列に対するいわゆる「ファンシー インデックス」のアプリケーションです。cmap[0]の最初の行ですcmap。cmap[1]の 2 行目ですcmap。cmap[idx]の i 番目の要素が であるような配列cmap[idx]ですcmap[idx[i]]。したがって、cmap[idx]i 番目の行が である 2D 配列になることになりcmap[idx[i]]ます。したがってcmap[idx]、RGB カラー値のシーケンスと考えることができます。

複数のドットのセットがあり、それらを列にプロットしたい場合、私が考えることができる最も簡単な方法は、のax.scatterリストごとに1回呼び出すことですdata:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_data(ax, data, xval):
    N = len(data)
    uniqdata, idx = np.unique(data, return_inverse=True)
    ax.scatter(np.ones(N)*xval, np.arange(1, N+1), s=100, c=cmap[idx])

cmap = np.array([(1,0,0), (0,1,0)])
fig, ax = plt.subplots()

data = np.array([1,1,-1,-1,1])
data2 = np.array([1,-1,1,1,-1])

plot_data(ax, data, 0)
plot_data(ax, data2, 1)

plt.grid()
plt.show()

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これの良いところは、比較的理解しやすいことです。これの悪い点は、ax.scatter複数回呼び出すことです。大量のデータ セットがある場合は、データを照合して1 回呼び出すax.scatter方が効率的です。これは Matplotlib の方が高速ですが、コーディングが少し複雑になります。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import itertools as IT

def plot_dots(ax, datasets):
    N = sum(len(data) for data in datasets)
    x = np.fromiter(
        (i for i, data in enumerate(datasets) for j in np.arange(len(data))),
        dtype='float', count=N)
    y = np.fromiter(
        (j for data in datasets for j in np.arange(1, len(data)+1)),
        dtype='float', count=N)
    c = np.fromiter(
        (val for data in datasets
         for rgb in cmap[np.unique(data, return_inverse=True)[-1]]
         for val in rgb),
        dtype='float', count=3*N).reshape(-1,3)
    ax.scatter(x, y, s=100, c=c)

cmap = np.array([(1,0,0), (0,1,0)])
fig, ax = plt.subplots()

N = 100
datasets = [np.random.randint(2, size=5) for i in range(N)]

plot_dots(ax, datasets)

plt.grid()
plt.show()

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参考文献:

于 2013-06-23T17:38:17.210 に答える