data-structures - python : Populate lower triangle matrix from a list

Question

我在 csv 中有机票可用性的离散时间数据格式。这用于表示出发和到达时间窗口组合的机票可用性。假设我的一天分为 4 个时间段 -

12:01 AM to 6:00 AM, 
6:01 AM to 12:00 PM, 
12:01 PM to 6:00 PM,
6:01 PM to 12:00 AM

1 表示有可用于该出发和到达组合的票，否则为 0。对于此示例，假设机票适用于所有出发-到达组合，csv 文件将包含以下数据:

1,1,1,1,1,1,1,1,1,1

此数据用于表示此矩阵(请注意，某些组合在此处变为零，因为它们是 24 小时内不合逻辑的时间组合):

                    Departure time period           
                    12:01 AM to 6:00 AM | 6:01 AM to 12:00 PM  | 12:01 PM to 6:00 PM |  6:01 PM to 12:00 AM|
Arrival time period ------------------- | ---------------------|---------------------|---------------------|
12:01 AM to 6:00 AM                   1 |                     0|                    0|                    0|
6:01 AM to 12:00 PM                   1 |                     1|                    0|                    0|
12:01 PM to 6:00 PM                   1 |                     1|                    1|                    0|
6:01 PM to 12:00 AM                   1 |                     1|                    1|                    1|

csv文件具有多天的此数据。我已将此数据作为字典读入，日期为键，可用性组合为列表。数据处理正在 Python 2.7中完成.对于特定的一天，我现在可以使用日期键检索可用性列表。

现在，我有两个问题:

如何将数据转换为矩阵
类型数据结构。从本质上讲，这涉及将列表转换为较低的
三角矩阵加上对角元素。我试过使用numpy 中的 reshape 功能但这并没有达到这个结果。

一旦我转换了矩阵 - 我想以图形方式将可用性表示为主题网格 - 所有 1 为绿色方块和 0
作为红色方块。这可以在 Python 中实现吗？如何？

我假设阅读 csv作为字典，然后将可用性元素存储在列表中是一种方法，因为它看起来相当简单。如果您觉得有更聪明的方法可以做到这一点，请修改该方法。

大家有什么想法吗？!？

Answer 1

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]
arr = np.zeros((4,4))
indices = np.tril_indices(4)
arr[indices] = data
print(arr)

# array([[ 1.,  0.,  0.,  0.],
#        [ 1.,  1.,  0.,  0.],
#        [ 1.,  1.,  1.,  0.],
#        [ 1.,  1.,  1.,  1.]])


plt.imshow(arr, interpolation='nearest', cmap=plt.get_cmap('RdYlGn'))
plt.show()

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