Сделать точку в Python, используя файл данных, который состоит из списка массивов

Question

У меня есть два массива (равной длины), которые определяют длину x- и y-оси.

для например:

x_array = np.arange(xmin, xmax, xbins) 
y_array = np.arange(ymin, ymax, ybins) 

С этим я могу построить ху-сетку. На каждом бине (x_ {i} - x_ {i-1}, y_ {i} - y_ {i-1}) этой сетки мне нужен точечный график частоты появления некоторой величины z. Я уже знаю частоту появления z, но он находится в этом формате: (массив ([9460, 3, 172, 76, 79, 121, 201, 0, 115, 0, 0, 0, 0, 0]) массив ([9460, 3, 172, 76, 79, 121, 201, 0, 115, 0, 0, 0, 0, 0]))

Чтобы построить эту частоту на верхней части сетки, мне нужно чтобы сделать что-то вроде этого:

for x in x_array: 
    for y in y_array: 
     plot(x,y,data[x][y]) 

, но я могу читать данные только как строки не как массивы. Как мне обойти это?

Answer 1

1. Сниппет выше - (array([455127, 36160, и т.д. - это фактическое текстовое содержимое файла? Вы можете быть в состоянии загрузить данные как

   import ast 
   
   with open('test_hist.txt') as inf: 
       # grab the file contents as string 
       text = inf.read() 
       # make it look like Python instead of PHP 
       text = "[" + text.replace('(', '').replace('array', '').replace(')', '') + "]" 
       # parse string to data structure 
       data = ast.literal_eval(text) 
   

2. Edit: нормально, данные предварительно Binned; после быстрого просмотра matplotlib gallery я нашел close match to your desired output, используя pyplot.hist2d() function. Мы можем изменить его, чтобы использовать ваши данные следующим образом:

   import matplotlib.pyplot as plt 
   from matplotlib.colors import LogNorm 
   from numpy import arange 
   
   height, width = len(data), len(data[0]) 
   xs, ys, weights = [], [], [] 
   for yval, row in zip(arange(0., 30., 0.3), data): 
       for xval, weight in zip(range(0, 10000, 100), row): 
        xs.append(xval) 
        ys.append(yval) 
        weights.append(weight) 
   
   plt.hist2d(xs, ys, bins=[width, height], weights=weights, norm=LogNorm()) 
   plt.colorbar() 
   plt.show() 
   

   , который (по данным выборочных данных) производит Edit 2: фиксированные интервалы оси!