将列表作为彩条有效地可视化离群值

如何解决将列表作为彩条有效地可视化离群值

我想为列表中存储的值生成一个颜色栏

def map_values_to_color(data: List,cmap: str,integer=False):
   
    norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=min(data),vmax=max(data),clip=True)
    mapper = cm.ScalarMappable(norm=norm,cmap=cmap)

    if integer:
        color = [[r,g,b] for r,b,a in mapper.to_rgba(data,bytes=True)]
    else:
        color = [[r,a in mapper.to_rgba(data)]

    colorlist = [(val,color) for val,color in zip(data,color)]

    return colorlist
    
if __name__ == '__main__':


    vals = [100,.80,.10,.79,.70,.60,.75,.78,.65,.90] 

    colorlist = map_values_to_color(data=vals,cmap='bwr_r',integer=True)

关于如何仅生成颜色条的任何建议都会很有帮助。

编辑： 从以下代码获得的输出：

EDIT2： 以下答案对于没有异常值的列表可能很有用。但是，我的数据存在异常值，我仍在寻找建议/建议，以了解如何使用颜色条（即某种离散的颜色条）有效地利用异常值来可视化数据。

解决方法

正如他们告诉您的那样，您需要一个2维数组才能使用imshow，但是需要一个1行N列数组来表示列表固有的一维性。

此外，我们可以在刻度线上添加一些化妆品以简化绘图（我删除了y刻度，因为您实际上没有y轴），并且可以更容易地识别异常值（我指定了一个更密集的集合）的数量–请注意，对于很长的列表，必须以某种方式进行修改。

最后但并非最不重要的一点是，您对离群值有严格的定义，并希望使用彩色图详细描述正确范围并证明离群值，为此，我通过{ {3}}，其中我们修改了颜色图以显示离群值的对比色，并在imshow级别指定了离群值。

这是我的脚本（请注意，将一维数组变成二维数组的扩展切片语法，使用vmin和vmax，都使用`extend =' '以及我们如何为离群值设置对比色）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

vals = [100,.80,.10,.79,.70,-80,.75,.78,.65,.90]
arr = np.array(vals)[None,:] # arr.shape ⇒ (1,10)
###   #######################
im = plt.imshow(arr,vmin=0,vmax=1,cmap='bwr')                
cbar = plt.colorbar(im,extend='both',orientation='horizontal')
cbar.cmap.set_under('yellow'),cbar.cmap.set_over('green')
plt.xticks(range(len(vals))),plt.yticks(())
plt.show

脚本产生

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