значения участка в форме неравного списка/массива с помощью Imshow и CMap

Question

Я хочу, чтобы построить свои ценности, чтобы быть что-то вроде этого:

Я имею 4x12 значения в списке.

values = [[2.78, 2.78, 2.78, 2.79, 2.79, 2.79, 2.8, 2.8, 2.81, 2.82, 2.82, 2.77], 
      [2.98, 2.98, 2.98, 2.99, 2.99, 2.99, 3.0, 3.0, 3.01, 3.02, 3.03, 2.98], 
      [3.01, 3.01, 3.01, 3.01, 3.01, 3.02, 3.02, 3.03, 3.04, 3.04, 3.05, 3.01], 
      [2.98, 2.98, 2.98, 2.99, 2.99, 2.99, 3.0, 3.01, 3.01, 3.02, 3.03, 2.99]] 

Я пытался следовать методу спутанность матрицы, но это, кажется, ограничивается только равноправной массива формы Confusion Matrix with number of classified/misclassified instances on it (Python/Matplotlib)

любые советы?

Answer 1

Просто скопируйте код на вопрос, который вы положили: Confusion Matrix with number of classified/misclassified instances on it (Python/Matplotlib):

from numpy import * 
import matplotlib.pyplot as plt 
from pylab import * 

conf_arr = [[2.78, 2.78, 2.78, 2.79, 2.79, 2.79, 2.8, 2.8, 2.81, 2.82, 2.82, 2.77], 
      [2.98, 2.98, 2.98, 2.99, 2.99, 2.99, 3.0, 3.0, 3.01, 3.02, 3.03, 2.98], 
      [3.01, 3.01, 3.01, 3.01, 3.01, 3.02, 3.02, 3.03, 3.04, 3.04, 3.05, 3.01], 
      [2.98, 2.98, 2.98, 2.99, 2.99, 2.99, 3.0, 3.01, 3.01, 3.02, 3.03, 2.99]] 

norm_conf = [] 
for i in conf_arr: 
     a = 0 
     tmp_arr = [] 
     a = sum(i,0) 
     for j in i: 
       tmp_arr.append(float(j)/float(a)) 
     norm_conf.append(tmp_arr) 

plt.clf() 
fig = plt.figure(figsize=(14, 5)) 
ax = fig.add_subplot(111) 
#res = ax.imshow(array(norm_conf), cmap=cm.jet, interpolation='nearest') 
#cb = fig.colorbar(res) 

res = ax.imshow(array(norm_conf), cmap=cm.jet, interpolation='nearest') 
for i, cas in enumerate(conf_arr): 
    for j, c in enumerate(cas): 
     if c>0: 
      plt.text(j-.2, i+.2, c, fontsize=14) 
cb = fig.colorbar(res)