用颜色表示数据的第三个维度-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了用颜色表示数据的第三个维度。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

横纵坐标显示时间和空间后，第三个数据的特征有时就不好表示了，3d图有的时候看起来更复杂。对于某些情况，用颜色来表示更加简洁。

这里展示的效果图有点像烟花，所以选了这张，但是换其他的cmap才能使得数据展示更加直观

用颜色表示数据的第三个维度,matplotlib,matplotlib
先放一个快捷简洁版本，后面将细节（高级定制版😂）。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-534988.html

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def main():
        data = np.loadtxt('文件路径', delimiter=',')
        cmap = plt.cm.viridis
		plt.imshow(data, cmap=cmap, interpolation='nearest', aspect='auto')
		plt.colorbar(label='Z轴数值')
		plt.xlabel('空间位置')
		plt.ylabel('时间')
        plt.close()

if __name__ == "__main__":
    main()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def main():
        # 从文本文件中读取数据
        # loadtxt要求文件每一行数据的格式相同，会读取为矩阵的格式
        # delimiter：数据之间的分隔符
        # 还有其他的选项，比如跳过前n行、如果行的开头为指定标志就会跳过该行、是指只使用指定列，参数类型为list、对数据进行预处理
        data = np.loadtxt('data.log', delimiter=',')

        # 仅保留所需的图片里纵坐标区域（因为之后我需要转置矩阵，其实就是对目前矩阵的列做切片）
        start_col = 1
        end_col = 2001  # 注意，切片操作不包括结束索引的元素，所以这里设为1001以保留第1000列（还没转置所以是列）
        data = data[:, start_col:end_col]

        # 同理，切片矩阵行
        start_row = 400
        end_row = 900
        data = data[start_row:end_row, :]

		# 根据需要矩阵转置
        data = data.T
        
        # 创建颜色映射inferno viridis OrRd（还有更多可选）
        cmap = plt.cm.OrRd

        # 调整图像尺寸
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(24, 32))

        # 绘制2D图片
        plt.imshow(data, cmap=cmap, interpolation='nearest', aspect='auto')

        # 创建颜色条
        cbar = plt.colorbar(label='access times') # 颜色代表的含义
        cbar.ax.tick_params(labelsize=20)  # 设置刻度字体大小
        cbar.set_label('access times', fontsize=20)  # 设置内容字体大小

        # 设置纵坐标刻度
        num_rows, _ = data.shape
        y_ticks_interval = 200  # 设置刻度间隔
        plt.yticks(np.arange(0, num_rows, y_ticks_interval), fontsize=20)
        plt.xticks(fontsize=20)

        # 设置坐标轴标签
        plt.xlabel('epochs', fontsize=20)
        plt.ylabel('fpn', fontsize=20)

        # 显示图像
        plt.show()
        plt.close()


if __name__ == "__main__":
    main()