Примеры того, как визуализировать (построить график) массива numpy (т.е. двумерной матрицы) в python с помощью seaborn:
Содержание
Создание массива с помощью numpy
Сначала создадим массив с помощью numpy:
import numpy as np
data = np.random.randint(10, size=(10,8))
print(data)
Code language: JavaScript (javascript)
В результате получим:
[[4 5 5 0 5 2 4 5]
[9 6 6 6 7 6 7 9]
[0 8 9 2 2 9 2 8]
[4 7 0 2 3 3 4 0]
[6 4 4 8 7 6 1 6]
[2 3 1 7 1 3 2 3]
[4 0 0 1 5 7 5 3]
[2 7 5 9 4 8 5 9]
[7 6 4 9 8 2 3 3]
[0 9 2 6 5 5 3 7]]
Code language: JSON / JSON with Comments (json)
Нарисуем таблицу с помощью seaborn.
Если вы хотите быстро визуализировать не слишком большой массив, одно из решений – использовать, seaborn с heatmap:
import seaborn as sns; sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.randint(10, size=(10,8))
ax = sns.heatmap(data, annot=True, fmt="d")
plt.title("Визуализация массива",fontsize=12)
plt.savefig("visual_numpy_array.png", bbox_inches='tight', dpi=100)
plt.show()
Code language: JavaScript (javascript)
Получаем:
Удаление цветовой панели
import seaborn as sns; sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.randint(10, size=(10,8))
ax = sns.heatmap(data, annot=True, fmt="d", cbar=None) # допишем cbar=None
plt.title("Визуализация массива",fontsize=12)
plt.savefig("visualize_numpy_array.png", bbox_inches='tight', dpi=100)
plt.show()
Code language: PHP (php)
Удаление меток на осях
import seaborn as sns; sns.set()
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.randint(10, size=(10,8))
ax = sns.heatmap(data, annot=True, fmt="d", cbar=None, xticklabels=False, yticklabels=False) # допишем xticklabels=False, yticklabels=False
plt.title("Визуализация массива",fontsize=12)
plt.savefig("visualize_numpy_array.png", bbox_inches='tight', dpi=100)
plt.show()
Code language: PHP (php)