带有数组数组的 Imshow 热图 - 最终绘图/图像的问题

Question

我想绘制 imshow 热图，但最终图像看起来非常小且不成比例。 我的数据代表原子之间测量的距离（一个分子的 cca 10 个原子到另一个分子的 cca 30 个原子） - 结果是 array of arrays。我为说明准备了类似的输出，但是我的原始数据集更大：

import numpy as np
array1 = np.random.randint(20, size=30)
array2 = np.random.randint(20, size=30)
array3 = np.random.randint(20, size=30)
array4 = np.random.randint(20, size=30)
array5 = np.random.randint(20, size=30)
array6 = np.random.randint(20, size=30)
array7 = np.random.randint(20, size=30)
array8 = np.random.randint(20, size=30)
array9 = np.random.randint(20, size=30)
arrayOfArrays = np.array([array1, array2, array3, array4, array5, array6, array7, array8, array9])

然后我想制作热图来查看原子之间的距离，所以这是我的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(arrayOfArrays, origin='upper')

#this is here because I use this approach to define xticks and yticks in my original plot  - here I modified the code with "len(range(0,30))" but in my original plot there is number of atoms for which I measured the distances (something like n_atoms=len(dataset1))
n_1=len(range(0,30))
n_2=len(range(0,9))
tick_interval = 1
ax.set_yticks(np.arange(n_2)[::tick_interval])
ax.set_xticks(np.arange(n_1)[::tick_interval])

# colorbar
cbar = fig.colorbar(im)

使用此特定绘图创建的最终图像看起来已经很小，但包含我的原始数据的图像更小，我根本看不到里面的颜色。

如果有任何建议，或者应该编辑代码的哪一部分，我真的很感激？我尝试编辑图片大小，添加“插值”，“ascpect”...

Answer 1

您也可以使用plt.pcolormesh() 来做与科学家的回答类似的事情，除了您不必担心您的纵横比。默认情况下，imshow 使块成为方形，就像图像中的像素一样。

改编自 Scientist 的代码：

nrows = 9
ncols = 30
minv = 0 # inclusive
maxv = 20 # exclusive
arrayofArrays = np.random.randint(low=minv, high=maxv, size=(nrows,ncols))

fig, ax = plt.subplots(figsize=(14,8)) # width and height in inches
im = ax.pcolormesh(arrayofArrays)

n_1 = np.arange(ncols)
n_2 = np.arange(nrows)
tick_interval = 1
ax.set_yticks(n_2[::tick_interval])
ax.set_xticks(n_1[::tick_interval])

# colourbar
cbar = fig.colorbar(im)

Answer 2

首先，没有必要像那样创建数组。相反，您可以使用列表推导式将所有内容集中在一行中：

arrayOfArrays = np.array([np.random.randint(20, size=30) for _ in range(9)])

我知道您可能正在使用数据集，但是，这对于随机创建数据很有用：3

您的代码中还有一些其他冗余，您可以使用

np.arange(30)

而不是使用

n_1 = len(range(0,30))
np.arange(n_1)

创建一个从 0 到 30 的整数列表

Matplotlib 图形调整大小： 您可以调整图形的大小，绘制的所有内容

fig.size_in_inches(10, 10)

当我在您的代码中插入这一行并在 google colab 中运行它时，输出如下：

如果要调整颜色条的大小，请使用fig.colorbar 中的shrink 参数，输出值为0.3：

这是所有更改的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

arrayOfArrays = np.array([np.random.randint(20, size=30) for _ in range(9)])

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(arrayOfArrays, origin='upper')

n_1=30
n_2=9
tick_interval = 1
ax.set_yticks(np.arange(n_2)[::tick_interval]) # using np.arange directly
ax.set_xticks(np.arange(n_1)[::tick_interval])

fig.set_size_inches(10, 10) # setting figure size

# colorbar
cbar = fig.colorbar(im, shrink=0.3) # shrink parameter to adjust the size of colorbar 

Answer 3

我喜欢 TomiOck 的回答，但我相信 JohanC 是对的，因为您有一个数据集，其中列数多于行数。这可以通过将aspect='auto' 添加到imshow 命令来解决。

这是我的尝试：

import numpy as np
nrows = 9
ncols = 30
minv = 0 # inclusive
maxv = 20 # exclusive
arrayofArrays = np.random.randint(low=minv, high=maxv, size=(nrows,ncols))

您可以在一行numpy 中生成随机数据。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(14,8)) # width and height in inches
im = ax.imshow(arrayOfArrays, origin='upper', aspect='auto', interpolation='None')

n_1 = np.arange(ncols)
n_2 = np.arange(nrows)
tick_interval = 1
ax.set_yticks(n_2[::tick_interval])
ax.set_xticks(n_1[::tick_interval])

# colourbar
cbar = fig.colorbar(im)

aspect='auto' 会拉伸您的图像以填充图形。 我还建议使用interpolation='None' 来绝对确保matplotlib 不会改变太多颜色（https://matplotlib.org/stable/gallery/images_contours_and_fields/interpolation_methods.html）。