从 csv 数据在 python 中绘制 pcolormesh

Question

我正在尝试从我的 csv 文件中用 python 绘制 pcolormesh 图。但我被尺寸错误困住了。

我的 csv 看起来像这样：

ratio    5%   10%   20%   30%   40%   50%
1.2    0.60  0.63  0.62  0.66  0.66  0.77
1.5    0.71  0.81  0.75  0.78  0.76  0.77
1.8    0.70  0.82  0.80  0.73  0.80  0.78
1.2    0.75  0.84  0.94  0.84  0.76  0.82
2.3    0.80  0.92  0.93  0.85  0.87  0.86
2.5    0.80  0.85  0.91  0.85  0.87  0.88
2.9    0.85  0.91  0.96  0.96  0.86  0.87

我想制作 pcolormesh 图，其中 x 轴显示比率，y 轴显示 csv 标题，即 0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5 并且该图包括来自 csv 第二列的值。

我试图在 python 中执行以下操作：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')



df = pd.read_csv('./result.csv')
xlabel = df['ratio']
ylabel = [0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]

plt.figure(figsize=(8, 6))
df = df.iloc[:, 1:]

plt.pcolormesh(df, xlabel, ylabel, cmap='RdBu')
plt.colorbar()
plt.xlabel('rati0')
plt.ylabel('threshold')
plt.show()

但它不起作用。

我可以得到帮助来制作我想要的情节吗？

谢谢。

Answer 1

首先：忽略警告是一个非常糟糕的主意，尤其是在没有按预期工作的代码中。

X 和plt.colormesh 中的Y 定义了网格，即单元格的边缘，而不是单元格本身。水平和垂直方向的边都比单元格多一条。您需要在单独的步骤中标记中心。

除此之外，您还必须更改顺序：当有 3 个未命名参数时，第一个是 X，第二个是 Y，第三个是颜色值。

此外，数据框的列将是网格的列。您似乎想让它们成为网格的行。因此，应该转置数据帧。

这就是您的代码的工作方式：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
from io import StringIO

df_str = '''ratio    5%   10%   20%   30%   40%   50%
1.2    0.60  0.63  0.62  0.66  0.66  0.77
1.5    0.71  0.81  0.75  0.78  0.76  0.77
1.8    0.70  0.82  0.80  0.73  0.80  0.78
1.2    0.75  0.84  0.94  0.84  0.76  0.82
2.3    0.80  0.92  0.93  0.85  0.87  0.86
2.5    0.80  0.85  0.91  0.85  0.87  0.88
2.9    0.85  0.91  0.96  0.96  0.86  0.87'''
df = pd.read_csv(StringIO(df_str), delim_whitespace=True)
xlabel = df['ratio']
ylabel = [0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]

plt.figure(figsize=(8, 6))
df = df.iloc[:, 1:]

plt.pcolormesh(df.T, cmap='RdBu')
plt.xticks(np.arange(len(xlabel)) + 0.5, xlabel)
plt.yticks(np.arange(len(ylabel)) + 0.5, ylabel)
plt.colorbar()
plt.xlabel('ratio')
plt.ylabel('threshold')
plt.show()