Question

我有csv格式的机票可用性的离散时间数据。这用于表示出发和到达时间窗口组合的票证可用性。说我的日子分为4个时间段 -

12:01 AM to 6:00 AM, 
6:01 AM to 12:00 PM, 
12:01 PM to 6:00 PM,
6:01 PM to 12:00 AM

1意味着有出发和到达组合的门票，否则为0。对于此示例，假设票证可用于所有出发到达组合，csv文件将具有以下数据：

1,1,1,1,1,1,1,1,1,1

此数据用于表示此矩阵（请注意，某些组合在此处变为零，因为它们在24小时内是不合逻辑的时间组合）：

                    Departure time period           
                    12:01 AM to 6:00 AM | 6:01 AM to 12:00 PM  | 12:01 PM to 6:00 PM |  6:01 PM to 12:00 AM|
Arrival time period ------------------- | ---------------------|---------------------|---------------------|
12:01 AM to 6:00 AM                   1 |                     0|                    0|                    0|
6:01 AM to 12:00 PM                   1 |                     1|                    0|                    0|
12:01 PM to 6:00 PM                   1 |                     1|                    1|                    0|
6:01 PM to 12:00 AM                   1 |                     1|                    1|                    1|

csv文件包含多天的此数据。我已将此数据作为字典读入，其中日期为关键字，可用性组合为列表。数据处理正在Python 2.7中完成。在某一天，我现在可以使用日期键检索可用性列表。

现在，我有两个问题：

如何将数据转换为矩阵类型数据结构。实质上，这涉及将列表转换为较低的列表三角矩阵加对角元素。我试过用过重塑numpy中的函数，但是没有达到此结果。
一旦我转换了矩阵 - 我想以图形方式将可用性表示为主题网格 - 所有1都是绿色方块和0 作为红色方块。这在Python中是否可以实现？怎么样？

我认为在csv中读取字典然后将可用性元素存储在列表中是可行的，因为它看起来相当简单。如果您觉得有更聪明的方法可以修改方法。

任何想法的人？！？

Answer 1

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]
arr = np.zeros((4,4))
indices = np.tril_indices(4)
arr[indices] = data
print(arr)

# array([[ 1.,  0.,  0.,  0.],
#        [ 1.,  1.,  0.,  0.],
#        [ 1.,  1.,  1.,  0.],
#        [ 1.,  1.,  1.,  1.]])


plt.imshow(arr, interpolation='nearest', cmap=plt.get_cmap('RdYlGn'))
plt.show()

曲线

enter image description here

Python：从列表中填充下三角矩阵

1 个答案: