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我想制作一个这样的热图(在FlowingData上显示):

源数据在这里,但随机数据和标签可以使用,即

import numpy
column_labels = list('ABCD')
row_labels = list('WXYZ')
data = numpy.random.rand(4,4)

在matplotlib中制作热图很容易:

from matplotlib import pyplot as plt
heatmap = plt.pcolor(data)

我甚至发现了一个看起来正确的色彩图参数:heatmap = plt.pcolor(data, cmap=matplotlib.cm.Blues)

但除此之外,我无法弄清楚如何显示列和行的标签,并以正确的方向显示数据(原点位于左上角而不是左下角).

试图操纵heatmap.axes(例如heatmap.axes.set_xticklabels = column_labels)都失败了.我在这里错过了什么？

我知道如何在R中这样做.但是,pandas中是否有任何函数将数据帧转换为包含两个方面共同计数的nxn共生矩阵.

例如矩阵df:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'TFD' : ['AA', 'SL', 'BB', 'D0', 'Dk', 'FF'],
                    'Snack' : ['1', '0', '1', '1', '0', '0'],
                    'Trans' : ['1', '1', '1', '0', '0', '1'],
                    'Dop' : ['1', '0', '1', '0', '1', '1']}).set_index('TFD')

print df

>>> 
    Dop Snack Trans
TFD                
AA    1     1     1
SL    0     0     1
BB    1     1     1
D0    0     1     0
Dk    1     0     0
FF    1     0     1

[6 rows x 3 columns]

会屈服:

    Dop …

我想知道你是否可以用厘米来指定matplotlib中数字的大小.目前我写道:

def cm2inch(value):
    return value/2.54

fig = plt.figure(figsize=(cm2inch(12.8), cm2inch(9.6)))

但是有原生方法吗？

是否可以使用matplotlib scikit-learn分类报告进行绘图？我们假设我打印分类报告如下:

print '\n*Classification Report:\n', classification_report(y_test, predictions)
    confusion_matrix_graph = confusion_matrix(y_test, predictions)

我得到:

Clasification Report:
             precision    recall  f1-score   support

          1       0.62      1.00      0.76        66
          2       0.93      0.93      0.93        40
          3       0.59      0.97      0.73        67
          4       0.47      0.92      0.62       272
          5       1.00      0.16      0.28       413

avg / total       0.77      0.57      0.49       858

我如何"绘制"avobe图表？

我试图绘制一个网格，其中为每个值绘制相应的颜色。例如：

[[1,1,1,1,1,1,1,1,1],    
 [1,0,0,0,0,0,0,0,1],    
 [1,0,0,0,2,2,0,0,1],    
 [1,0,0,0,2,2,0,0,1],    
 [1,1,1,1,1,1,1,1,1]]

将显示为带有蓝色边框（代表 1）的 9x5 网格，填充黑色（代表 0），底部有一个 2x2 的红色块（代表 2）。

显然这可以完成，imshow但我不知道语法是什么。

预先感谢您的任何帮助！