如何编写光栅图？答案

【问题标题】：How to writte a raster plot?如何编写光栅图？
【发布时间】：2021-02-06 04:51:17
【问题描述】：

我在 google colab 上使用 pytorch。我下面有个张量矩阵，这个是例子，实际矩阵大小大约是50个神经元，30000~50000次。

a= torch.tensor([[0., 0., 0., 0., 0.],
                 [0., 0., 0., 0., 1.],
                 [0., 1., 0., 1., 0.]])

每个值都是，

a= torch.tensor([[Neuron1(t=1), N2(t=1), N3(t=1), N4(t=1), N5(t=1)],
                 [N1(t=2), N2(t=2), N3(t=2), N4(t=2), N5(t=2)],
                 [N1(t=3), N2(t=3), N3(t=3), N4(t=3), N5(t=3)]])

1 表示神经元着火，0 表示不着火。
所以Neuron5(t=2)、Neuron2(t=3) 和Neuron4(t=3) 正在开火。
然后，我想使用此矩阵制作如下所示的栅格图或散点图，
点表示放电神经元。

神经元数
1|
2| *
3|
4| *
5|__ *_____时间
1 2 3

执行此操作的最佳 Python 代码是什么？我现在不知道。感谢您的阅读。

【问题讨论】：

我会说将结果转换为纯 numpy 数组，然后使用 pyplot 的 imshow matplotlib.org/api/_as_gen/… 绘制结果
谢谢你，很抱歉迟到了，因为我写了那个代码。我会放在这里。

标签： python pytorch google-colaboratory

【解决方案1】：

您可以通过以下方式轻松完成：

import matplotlib.pyplot as plt
a= torch.tensor([[0., 0., 0., 0., 0.],
                 [0., 0., 0., 0., 1.],
                 [0., 1., 0., 1., 0.]],device='cuda')
plt.scatter(*torch.where(a.cpu()))

【讨论】：

【解决方案2】：

高分辨率版本，源自 Gil 先生的代码。

a= ~~~a huge torch.tensor (50 neurons and 30,000 time)~~~

fig = plt.figure(facecolor="w", figsize=(300,5))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(*torch.where(a.cpu()),
                      s=0.05[![enter image description here][1]][1],
                      c="black",
                      linewidths="0")
plt.savefig("rascatter.png",format="png", dpi=120)

【讨论】：

【解决方案3】：

这里有两个答案。非常感谢大家。

一个是 Gil Pinsky 先生，另一个是 tgrandje 先生。吉尔先生的代码在上面。谢谢。

这是我根据 tgrandje 先生的建议编写的代码。

a=input_list
b = a.to('cpu').detach().numpy().copy()
c=b.T
raster = plt.imshow(c,cmap="Greys",aspect=1)
# plt.show
plt.savefig("raster.png", format="png", dpi=900)

【讨论】：