Matplotlib: отображение значений массива с помощью imshow

Я пытаюсь создать сетку, используя функцию matplotlib например imshow.
Из этого массива:

[[ 1  8 13 29 17 26 10  4],
[16 25 31  5 21 30 19 15]]

Я хотел бы построить значение как цвет И текстовое значение (1,2,...) в той же сетке. Это то, что у меня есть на данный момент (я могу только построить цвет, связанный с каждым значением):

from matplotlib import pyplot
import numpy as np

grid = np.array([[1,8,13,29,17,26,10,4],[16,25,31,5,21,30,19,15]])
print 'Here is the array'
print grid

fig1, (ax1, ax2)= pyplot.subplots(2, sharex = True, sharey = False)
ax1.imshow(grid, interpolation ='none', aspect = 'auto')
ax2.imshow(grid, interpolation ='bicubic', aspect = 'auto')
pyplot.show()

Ответы

Ответ 1

Если по какой-либо причине вы должны использовать в той или иной степени тот, который предоставляется естественным путем, imshow следующий метод (даже если более надуманный) выполняет задание:

enter image description here

size = 4
data = np.arange(size * size).reshape((size, size))

# Limits for the extent
x_start = 3.0
x_end = 9.0
y_start = 6.0
y_end = 12.0

extent = [x_start, x_end, y_start, y_end]

# The normal figure
fig = plt.figure(figsize=(16, 12))
ax = fig.add_subplot(111)
im = ax.imshow(data, extent=extent, origin='lower', interpolation='None', cmap='viridis')

# Add the text
jump_x = (x_end - x_start) / (2.0 * size)
jump_y = (y_end - y_start) / (2.0 * size)
x_positions = np.linspace(start=x_start, stop=x_end, num=size, endpoint=False)
y_positions = np.linspace(start=y_start, stop=y_end, num=size, endpoint=False)

for y_index, y in enumerate(y_positions):
    for x_index, x in enumerate(x_positions):
        label = data[y_index, x_index]
        text_x = x + jump_x
        text_y = y + jump_y
        ax.text(text_x, text_y, label, color='black', ha='center', va='center')

fig.colorbar(im)
plt.show()

Если вы хотите поместить другой тип данных и не обязательно значения, которые вы использовали для изображения, вы можете изменить сценарий выше следующим образом (добавленные значения после данных):

enter image description here

size = 4
data = np.arange(size * size).reshape((size, size))
values = np.random.rand(size, size)

# Limits for the extent
x_start = 3.0
x_end = 9.0
y_start = 6.0
y_end = 12.0

extent = [x_start, x_end, y_start, y_end]

# The normal figure
fig = plt.figure(figsize=(16, 12))
ax = fig.add_subplot(111)
im = ax.imshow(data, extent=extent, origin='lower', interpolation='None', cmap='viridis')

# Add the text
jump_x = (x_end - x_start) / (2.0 * size)
jump_y = (y_end - y_start) / (2.0 * size)
x_positions = np.linspace(start=x_start, stop=x_end, num=size, endpoint=False)
y_positions = np.linspace(start=y_start, stop=y_end, num=size, endpoint=False)

for y_index, y in enumerate(y_positions):
    for x_index, x in enumerate(x_positions):
        label = values[y_index, x_index]
        text_x = x + jump_x
        text_y = y + jump_y
        ax.text(text_x, text_y, label, color='black', ha='center', va='center')

fig.colorbar(im)
plt.show()

Ответ 2

Вы хотите ax.text значения в grid и использовать ax.text чтобы добавить метку в график.

К счастью, для 2D-массивов numpy имеет ndenumerate, что делает это довольно простым:

for (j,i),label in np.ndenumerate(grid):
    ax1.text(i,j,label,ha='center',va='center')
    ax2.text(i,j,label,ha='center',va='center')

enter image description here