Question

我想创建一个具有离散值的地毯图。例如，我有这些值：

point: {
  events: {
    click: function (e) {
      var conditionalContent = condition == met ? 'conditional content' : '';
      maincontentText: 'normal content ' + conditionalContent
    }
  }
}

我还有一个字典可以将这些离散值与颜色匹配：

import pandas as pd
import pylab as plt
df_data = pd.DataFrame(
    [[1, 2, 1], [1, 1, 3], [2, 2, 5], [3, 2, 1]], index=['n1', 'n2', 'n3', 'n4'], columns=['var1', 'var2', 'var3'])

我现在想创建一个地毯情节，我认为imshow可以成为解决这个问题的方法，因为imshow的文档说

cmap：Colormap，可选，默认值：无

如果为None，则默认为rc image.cmap值。当X具有RGB（A）信息
时，忽略 cmap

所以我创建了一个新的Dataframe，其颜色为条目：

matcher_dict = { 1: (236, 99, 92), 2: (75, 129, 196), 3: (244, 153, 97), 5: (135, 104, 180)}

现在我希望这可行：

df_color = pd.DataFrame(index=df_data.index, columns=df_data.columns) for col_index, col in enumerate(df_data.iteritems()): for row_index, value in enumerate(col[1]): df_color.ix[row_index].ix[col_index] = matcher_dict[ df_data.ix[row_index].ix[col_index]]

但我得到的只是一个TypeError：图像数据无法转换为float

我期望的结果（能够使用可怕的低效代码创建的结果应该如下所示Expected Result of the carpetplot

但这只会引发TypeError，Image数据无法转换为float。

编辑：如果我直接使用df_data.values（而不是df_color.values，它会使用默认的colormap创建一个绘图。是否可以创建一个离散的colormap？（我没有完全理解来自的色彩图概念）阅读matplotlibs文档）

Answer 1

我找到了解决问题的方法。假设一个离散的色彩图就可以了。如何创建一个在a scipy cookbook中描述，搜索discrete_cmap。

所以我的工作代码是这样的：

import pandas as pd
import pylab as plt
df_data = pd.DataFrame(
[[1, 2, 1], [1, 1, 3], [2, 2, 5], [3, 2, 1]], index=['n1', 'n2', 'n3', 'n4'], columns=['var1', 'var2', 'var3'])
cpool = ['#EC635C', '#4B81C4', '#F49961', '#B45955',
     '#8768B4']
cmap3 = plt.matplotlib.colors.ListedColormap(cpool[0:5], 'indexed')

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(
df_data.values, cmap=cmap3, interpolation='nearest', aspect='auto')
plt.colorbar(mappable=im)

plt.show()

Axes描述仍然需要一些fiddeling，但它基本上是有效的。

创建具有离散值的地毯图

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