我想绘制线性模型随时间的系数。
在y轴上你有我模型的第i个特征,在x轴上是时间,第i个系数的值是彩色编码。
在我的例子中,系数从0到t1,t1到t2不变,依此类推。间隔的大小不一样。目前,我通过创建以delta t:
间隔的多个点来规避这一点import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
xi1 = [0, 1, 2]
t1 = range(4)
xi2 = [1, 1, 2]
t2 = range(5, 8)
data= np.vstack([xi1]*len(t1) + [xi2]*len(t2)).T
sns.heatmap(data)
有没有办法更有效地执行此操作(无需创建冗余信息)?我也希望根据我的t值得到正确的x轴标签。
答案 0 :(得分:2)
您可以使用matplotlib pcolormesh
。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = [[0,1],[1,1],[2,2]]
y = [0,1,2,3]
x = [0,5,8]
X,Y = np.meshgrid(x,y)
Z = np.array(a)
cmap = plt.get_cmap("RdPu", 3)
plt.pcolormesh(X,Y,Z, cmap=cmap)
plt.gca().invert_yaxis()
plt.colorbar(boundaries=np.arange(-0.5,3), ticks=np.unique(Z))
plt.show()