在 python 中创建垂直线的密度图

Create a density plot of vertical lines in python

我有一堆数据包含一个大区域内的坐标间隔,我想绘制这些数据,然后创建一个密度图,显示该区域中哪些间隔线比其他区域多。

作为一个非常基本的示例,我刚刚绘制了给定间隔的一些水平线。我真的找不到任何关于如何创建更好的间隔图的好例子。我调查过 seaborn,但我并不完全确定。所以在这里我刚刚创建了一个我正在尝试做的基本示例。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x1 = np.linspace(1, 30,100)
x2 = np.linspace(10,40,100)
x3 = np.linspace(2,50,100)
x4 = np.linspace(40,60,100)
x5 = np.linspace(30,78,100)
x6 = np.linspace(82,99,100)
x7 = np.linspace(66,85,100)
x = [x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7]
y = np.linspace(1,len(x),len(x))
fig, ax = plt.subplots()
for i in range(len(x)):
    ax.hlines(y[i], xmin=x[i][0], xmax=x[i][-1], linewidth=1)
plt.xlim(-5,105)
plt.show()

然后我想创建一个重叠间隔数的密度图。任何人都可以就如何进行此操作提出任何建议吗?

感谢您的帮助和建议

这似乎是你想要的:

def count(xi):
    samples = np.linspace(0, 100, 101)
    return (xi[0] < samples) & (samples <= xi[-1])

is_in_range = np.apply_along_axis(count, arr=x, axis=1)
density = np.sum(is_in_range, axis=0)

一般的想法是进行一些输出 linspace,然后检查这些坐标是否在数组 x 的范围内——这就是函数 count 所做的。然后 apply_along_axis 在数组 x.

的每一行(即每个一维数组)上运行此函数

这是我绘制 density 时得到的结果:

您可能需要调整 count 函数中的 <=< 符号以根据需要处理边缘。

如果您的实际数据有不同的格式,或者如果一个数组中有多个间隔,您将需要进行调整。