Блог

Итак, у меня есть данные, которые структурированы немного необычным образом. Вот пример того, с чем я работаю:

 import numpy as np
import pandas as pd

dict = {'data': [[1,2,3], [2,3,4], [3,4,5]], 'parameter': [10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(dict)
 

Другими словами, каждая строка df['data'] содержит массив.

Мне нужно построить это с помощью imshow() функции matplotlib, но у меня возникают трудности при работе с массивами df['data'] . Я пробовал использовать df['data'].to_numpy() , но это возвращает a dtype=object , который imshow не может обработать. Я получаю эту ошибку при попытке ее построения:

Ошибка типа: данные изображения объекта dtype не могут быть преобразованы в float

Если быть точным, это то, что я пытался запустить:

 import pylab as plt
plt.imshow(df['data'].to_numpy())
 

Я прочитал и, похоже, не могу найти никого с подобным примером.

Чтобы было ясно: мне нужно перейти от фрейма данных к imshow, я не могу построить график непосредственно из словаря в моем коде. Я также не хочу добавлять какие-либо добавления к новым спискам, так как мой набор данных большой и значительно замедлит работу.

РЕДАКТИРОВАТЬ 1:

Чтобы ответить на вопрос в комментариях, это тот тип графика, который мне нужен. Ось x содержит массивы df['data'] , в то время как ось y в конечном итоге будет df['parameter'] .

РЕДАКТИРОВАТЬ 2:

Я думаю, мне нужно дополнительно уточнить свой вопрос. Я хочу точно воспроизвести этот график.

Чтобы создать этот график, я сделал следующее:

 rows = []
for i in df['data']: 
    rows.append(i)
plt.imshow(rows)
 

Это решение работает с моими данными, но я ищу более эффективный способ сделать то же самое. т. Е. Метод, который не включает в себя цикл и добавление.

Вы могли бы сделать следующее:

используйте df.explode , чтобы отменить перечисление data столбца в разные строки, а затем отобразить.

 x = df.explode('data').reset_index()
plt.imshow(x[['data','parameter']].to_numpy().astype('float').T)
 

Это приведет к:

По сути, x[['data','parameter']].to_numpy().astype('float').T это даст вам желаемый массив numpy, в котором вы можете отображать по своему усмотрению.

Редактировать на основе комментария пользователя:

 plt.imshow(np.array(df["data"].values.tolist()).astype('float'))
 

Это приведет к: