在热图网格中绘制具有 4 个参数的函数

Question

我在 python 2 中使用 plotnine（但很高兴使用 matplotlib 或任何其他绘图包的解决方案）。我有一个带有 4 个参数的函数（下面稍微简化了）。我想绘制一个热图网格，“超轴”改变两个参数，每个热图改变另外两个。有点像这样：

我想出了这个代码：

from plotnine import ggplot, aes, facet_grid, geom_tile
import pandas as pd
import itertools

def fun((i, j, n, p)):
    if n > j:
        return 1 if (p**(3*n)) > ((p+i)**(3*(n-j))) else 0
    return -1

ilist, jlist, nlist, plist = range(1,10), range(1,9), range(8,10), range(4,6)
rows = itertools.product(ilist, jlist, nlist, plist)

df = pd.DataFrame(list(rows))
df.columns = ['i','j','n','p']
df['fun'] = df.apply(fun, axis=1)

(ggplot(df, aes('factor(i)', 'factor(j)')) +
 geom_tile(aes(fill='fun')) +
facet_grid('n ~ p', labeller='label_both'))

这会产生以下内容：

这（或多或少）具有我想要的形式，但热图似乎是错误的。 （编辑：我发现错误出现在 fun 的定义中，而不是在绘图中 - 请参阅我的答案）。

Answer 1

好的...事实证明不是绘图有问题，而是功能有问题。我不完全理解出了什么问题，但我认为一些计算遇到了“巨大的整数”问题。当我运行它以在日志空间中进行比较时，它开始工作。

我将把它留在这里，因为它可能会帮助其他尝试制作类似热图网格的人，也许有人会以更好的方式回答。

这是我的带注释的代码，用于从具有 ['i', 'j', 'n', 'p'] 列的数据框中制作热图本身：

# The first two lines are defining the subplots, i.e. the heatmaps
# themselves. I am passing the dataframe, and specifying the names of the
# columns to use as axes. I say 'factor(i)' etc to treat the i column as
# discrete, not continuous (in my case it's integers).
gg = (ggplot(df, aes('factor(i)', 'factor(j)')) +
    geom_tile(aes(fill='fun')) +
# The last bit is to call facet_grid which applies the above code
# in a grid. The parameter 'n ~ p' specifies that I want the grid to be
# over the columns 'n' and 'p' from the dataframe. The labeller
# parameter is what makes the labels at the edges (see top and right in
# image below) show both the column name and the value).
    facet_grid('n ~ p', labeller='label_both'))

下面是完整的修正后的代码：

from plotnine import ggplot, aes, facet_grid, geom_tile
import pandas as pd
import numpy as np
import itertools

def fun((i, j, n, p)):
    if n > j:
        return 1 if np.log10(p) * (3*n) > np.log10(p+i) * (3*(n-j)) else 0

    return -1

ilist, jlist, nlist, plist = range(1,10), range(1,9), range(8,10), range(4,6)
rows = itertools.product(ilist, jlist, nlist, plist)
df = pd.DataFrame(list(rows))
df.columns = ['i','j','n','p']
df['fun'] = df.apply(fun, axis=1)

gg = (ggplot(df, aes('factor(i)', 'factor(j)')) +
    geom_tile(aes(fill='fun')) +
    facet_grid('n ~ p', labeller='label_both'))

gg.draw()