Matplotlib imshow/matshow afficher les valeurs sur la parcelle

Je suis en train de créer une grille de 10x10 en utilisant soit imshow ou matshow dans Matplotlib. La fonction suivante prend un tableau numpy comme entrée, et les parcelles de la grille. Cependant, j'aimerais avoir des valeurs dans le tableau affiche également à l'intérieur des cellules définies par la grille. Jusqu'à présent, je ne pouvais pas trouver une bonne façon de le faire. Je peux utiliser plt.text pour placer les choses sur la grille, mais cela nécessite des coordonnées de chaque cellule, totalement inopportun. Est-il une meilleure façon de faire ce que je suis en train d'accomplir?

Merci!

REMARQUE: Le code ci-dessous ne prend pas les valeurs de la matrice pourtant, j'étais juste à jouer avec 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)

De sortie:

Matplotlib imshow/matshow afficher les valeurs sur la parcelle

l'utilisation d'annoter qui vous permet d'être très flexible avec la façon dont vous indiquer les coordonnées du texte.
Je me demandais si il existe un moyen de le faire sans en préciser les coordonnées. Jusqu'à présent, je l'ai fait manuellement (peut-être pas la meilleure idée, en Supposant que la figure de taille peut changer, je vais arriver avec une fonction qui calcule les coordonnées correctes.

OriginalL'auteur marillion | 2014-02-11

  1. 22

    Pouvez-vous faire quelque chose comme:

    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()

    Matplotlib imshow/matshow afficher les valeurs sur la parcelle

    Edit:

    Ici est une mise à jour de exemple avec un imshow arrière-plan. 

    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()

    Matplotlib imshow/matshow afficher les valeurs sur la parcelle

    Merci! Je vais essayer d'itérer sur cette. J'ai utiliser imshow/matshow parcelle de base puisqu'il affiche une carte de chaleur. J'ai été la planification de sorte que les valeurs sur la heatmap. Cependant, je suppose que je peux la superposition de ce que vous avez sur le dessus de mon imshow/matshow de la parcelle. Laissez-vous tenter...
    Découvrez le modifier.
    Merci pour le code! Veuillez noter que l'image résultante peut être affiché à l'envers. Vous pouvez éviter cela en inversant les deux arguments de set_ylim: ax.set_ylim(bas=max_val - diff / 2, top=min_val - diff / 2)
    selon les arguments que vous fournissez à imshow, l'intrigue peut apparaître différemment que vous attendez (car par défaut, pour représenter les images qui sont différents que les normes utilisées pour afficher les données des parcelles). Ici, je suis en utilisant les valeurs par défaut. Mais si vous trouvez que l'intrigue est un peu rotation/tête en bas, découvrez la origin argument mot-clé. Vous devrez peut-être configurer pour origin='lower'.

    OriginalL'auteur wflynny

  2. 2

    Pour votre graphique vous devriez vous devriez essayer avec 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)
    est-il un moyen de superposition de cette table au cours de la imshow/matshow intrigue? J'ai garder celle qui sera utilisée comme une heatmap. J'ai juste besoin de la 'x' 'o"s superposé sur le dessus de cela.
    Oui, je suis capable de faire quelque chose comme plt.plot(range(10),range(10)) et je vois le graphique ci-dessous la table, la table est juste comme une autre parcelle.

    OriginalL'auteur Alvaro Fuentes

  3. 2

    Quelques explications sur le code de @wflynny d'en faire une fonction qui prend une matrice peu importe ce que la taille des parcelles et de ses valeurs. 

    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)

    OriginalL'auteur Reed Richards