Question

是否可以使用sns.jointplot绘制2D numpy.array？

这是我的数组：

a = np.array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
    1., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 2., 1., 2., 1., 1., 1., 0., 0.,
    0., 0., 0., 0., 0.],
   [0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 1., 0., 0.,
    1., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0.,
    0., 0., 0., 0., 0.],
   [0., 0., 2., 1., 2., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
    0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1.,
    0., 0., 0., 0., 0.],
   [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
    0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1.,
    1., 1., 1., 0., 0.],
   [0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
    0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
    0., 0., 0., 0., 0.]])

我尝试做df = pd.DataFrame(a)，并且得到了预期的矩阵，但是随后sns.jointplot(df)失败了，因为我不知道对x和y使用什么。它应该看起来像这样：https://seaborn.pydata.org/examples/joint_kde.html

我们非常感谢您的帮助。谢谢。

编辑：我想要的绘图是存储在a中的值的图形表示。这些值表示位置上的人数，数据的2轴是地板的x和y坐标。

Answer 1

sns.jointplot不使用2D数组作为参数。它需要（x，y）坐标。如果遵循该示例，则将x1和x2发布并绘制为散点图，将得到以下信息：

现在，如果您执行jointplot，您将得到：

现在您看到，这绘制了点密度。但是这些点来自R-> R函数。您的2D数组是R²-> R函数。如果希望将其重新解释为点密度，则可以将其转换为R-> R函数，在计算其密度时，它看起来与旧的R²-> R函数相同。

幸运的是，您只有整数，因此，例如，如果您想要数组坐标2上的值[0,24]，那么您只需要在坐标(0,24)上有两个点就可以接收密度值2。因此，我们要做的就是找出应该在哪里的点，然后获得所需的两个数组：

#initiate
y1 = np.array([])
y2 = np.array([])

#create locations
for i in range(1,a.max()+1):
    for j in range(i):
        locs = np.where(a==i)
        try:
            y1 = np.append(y1, locs[0])
            y2 = np.append(y2, locs[1])
        except: #this number doesn't exist in the array
            break

对于数组中的每个数字 n

，这将在正确位置创建 n 点。然后，您可以致电：

g2 = sns.jointplot(y1, y2, kind="kde")

并获得结果：

编辑：刚刚看到了您的修改。嗯，显示数组最简单的方法就是

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(a)

给出：

EDIT2 之后，您对问题进行了更多研究：将房间中的人的坐标存储在房间中应该更容易，更精确。

用seaborn jointplot绘制二维numpy数组

1 个答案: