python - 矩阵的某些值未出现在 Matplotlib 的图中

Question

我从 CSV 创建了一个空的引用矩阵，将 (x,y) 定位为矩阵上的一个位置(并将它们打印出来)，并将 100 指定为矩阵上的那个位置。每个 x 都是 ref_mass pandas 系列中的值。

ref_df = pd.read_csv(ref_file)
reference = np.zeros(shape=(1201,len(ref_df)))
ref_mass = ref_df["mass"]

for i, mass in enumerate(ref_mass):
  print ref_mass[i].astype(int) - 300, i # print (x,y)
  reference[(ref_mass[i].astype(int) - 300),i] = 100

每个 (x,y) 都被正确打印出来。但是，某些 (x,y) 的图中没有任何值。这里出了什么问题？我检查了引用矩阵，它正确地在每一列中都有 100。

(x,y):

547 0
265 1
124 2
39 3
509 4 # shown
240 5 # shown
105 6
24 7
355 8
137 9
28 10 # shown
394 11
163 12
48 13
347 14
132 15 # shown
24 16

剧情:

剧情代码:

if __name__ == '__main__':
  from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
  import matplotlib.pyplot as plt
  import matplotlib
  matplotlib.matplotlib_fname()

  plt.ylabel('m/z')
  plt.xlabel('Peptides')

  plt.imshow(reference, aspect='auto', cmap='terrain')
  plt.colorbar()
  plt.tight_layout()

  plt.show()

Answer 1

最终图像中的每个像素代表 3 个或更多数据点。然后渲染器必须决定从 2 次蓝色、1 次白色中选择哪种颜色映射到该像素。从统计上看，蓝色的频率是白色的两倍，因此 66% 的数据点未显示。

3个像素的数量来自粗略计算:您的图像有480个像素(您可以在图片程序中找到或通过计算数字大小* dpi 来找到)。您有 1200 个数据点(从轴上看)。您在两端都有约 10% 的 margin ；所以最终图像中每个像素大约有 1200/(0.8*480) = 3.1 个数据点。

imshow插值

您可以使用 interpolation on the image使这些像素出现，例如

plt.imshow(..., interpolation="sinc")

然而，结果在视觉上可能不是很吸引人。

改变分辨率

您还可以确保最终绘图中每个数据点恰好包含一个像素。 IE。对于 1200 像素和 100 的 dpi，你可以做

m = 0.1
plt.figure(figsize=(8, (1+2.*m)*1200./dpi ))
plt.subplots_adjust(bottom=m, top=1.-m)
plt.imshow(...)

过滤数据

另一种选择是更改数据，使一个像素沿 y 方向变为三个像素。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np; np.random.seed(1)
import scipy.ndimage.filters as filters

a = np.zeros((1200, 16))
for i in range(16):
    a[i*70+21, i] = 1

kernel = np.array([[0.,1.,0.],
                   [0.,1.,0.],
                   [0.,1.,0.]])
anew = filters.convolve(a,kernel,mode='constant', cval=0)

im = plt.imshow(anew, aspect="auto")
plt.colorbar(im)

plt.show()

画线

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

a = np.zeros((1200, 16))

im = plt.imshow(a, aspect="auto", vmin=0, vmax=1)
plt.colorbar(im)

for i in range(16):
    plt.plot([i-.5, i+.5], [i*70+21,i*70+21], color=im.cmap(1.))

plt.show()