Question

我有一个稀疏矩阵X，形状（6000,300）。我喜欢像散点图这样的东西，其中有一个点，其中X（i，j）！= 0，否则就是空白。我不知道X的每一行有多少非零项.X [0]有15个非零项，X [1]有3个，等等。一行中非零项的最大数目是16。 / p>

尝试：

plt.imshow(X)会产生一个高大的瘦图。使用plt.imshow(X, aspect='auto)会水平拉伸图形，但点会伸展成椭圆形，图形变硬阅读。
ax.spy遇到同样的问题。
bokeh似乎很有希望，但真正对我的jupyter内核征税。

加成：

X的非零条目是正实数。如果有某种方法可以反映它们的大小，那也会很好（例如颜色强度，透明度或颜色条）。
每500行X属于同一个类。这个12类* 500个观察（行）每个类= 6000行。例如。 X [：500]来自A类，X [500：1000]来自B类等。按类对点进行颜色编码会很不错。目前，我会手动包括每500行的水平线，以便在类之间进行描绘。

Answer 1

您可以使用nonzero()查找非零元素，并使用scatter()绘制点数：

import pylab as pl
import numpy as np

a = np.random.rand(6000, 300)
a[a < 0.9999] = 0
r, c = np.nonzero(a)
pl.scatter(r, c, c=a[r, c])

Answer 2

在我看来，热图是这类情节的最佳人选。 imshow（）将返回带有色标图例的彩色矩阵。

我没有得到你的拉伸椭圆问题，不应该是每个数据点的彩色方块吗？

如果稀疏，你可以尝试记录颜色标度。还分别绘制了12个班级，以分析是否有任何班级差异。

Answer 3

plt.matshow也证明是一个可行的解决方案。我还可以绘制带有色条的热图以及所有这些。