Data structures Python：从列表中填充下三角矩阵

我有

csv

格式的机票可用性离散时间数据。这用于表示出发和到达时间窗口组合的机票可用性。假设我的一天分为4个时段-

12:01 AM to 6:00 AM, 
6:01 AM to 12:00 PM, 
12:01 PM to 6:00 PM,
6:01 PM to 12:00 AM

1表示存在出发和到达组合的可用票，否则为0。对于本例，假设机票可用于所有出发-到达组合，csv文件将包含以下数据：

1,1,1,1,1,1,1,1,1,1

该数据用于表示该矩阵（请注意，一些组合在此处变为零，因为它们在24小时内是不合逻辑的时间组合）：

csv

文件包含此数据达数天之久。我将此数据作为字典阅读，日期为关键，可用性组合为列表。数据处理是在Python 2.7中完成的。对于某一天，我现在可以使用日期键检索可用性列表

现在，我有两个问题：

• 如何将数据转换为矩阵 类型数据结构。本质上，这涉及到将列表转换为较低的 三角形矩阵加上对角线元素。我试过使用 在

  numpy

  中重塑函数，但这并不能实现此结果

• 一旦我转换了矩阵——我想以图形化的方式将可用性表示为一个主题网格——所有1都表示为绿色方块，0表示为0 就像红色的正方形。这在Python中是可以实现的吗？怎么做

我假设将

csv

作为字典阅读，然后将可用性元素存储在列表中是一种可行的方法，因为这看起来相当简单。如果您觉得有更聪明的方法可以做到这一点，请修改方法

有什么想法吗

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]
arr = np.zeros((4,4))
indices = np.tril_indices(4)
arr[indices] = data
print(arr)

# array([[ 1.,  0.,  0.,  0.],
#        [ 1.,  1.,  0.,  0.],
#        [ 1.,  1.,  1.,  0.],
#        [ 1.,  1.,  1.,  1.]])


plt.imshow(arr, interpolation='nearest', cmap=plt.get_cmap('RdYlGn'))
plt.show()

阴谋

---

@sriram，如果你不介意我问一下，除了你提到的原因之外，你这样做也是为了节省内存吗？我问这个问题是因为我想用三角矩阵来存储数据。@spacedustpi：你可能想用三角矩阵来高效存储数据。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]
arr = np.zeros((4,4))
indices = np.tril_indices(4)
arr[indices] = data
print(arr)

# array([[ 1.,  0.,  0.,  0.],
#        [ 1.,  1.,  0.,  0.],
#        [ 1.,  1.,  1.,  0.],
#        [ 1.,  1.,  1.,  1.]])


plt.imshow(arr, interpolation='nearest', cmap=plt.get_cmap('RdYlGn'))
plt.show()