如何在python中可视化重叠数据？

假设我有两个列表：

a=[00000011000000111100001100001]
b=[00000111100000010000001100001]

有没有什么方法可以将十字路口形象化？

---

我的意思是创建一些绘图或图片，其中白色背景为零，[a]中的一个为红色，[b]中的一个为蓝色，其重叠部分为紫色？

我的建议是创建一个包含4个值的列表：

两者中0=0，b中1=1，a中2=1，两者中3=1

您可以通过将第一个列表乘以2，然后将其添加到第二个列表来完成此操作。这将导致列表c，其值为0-3，基于1在原始两个列表中的显示位置

使用matplotlib生成图表，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

a = [0,1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,1]
b = [0,0,1,0,0,1,1,0,0,0,1,0,1,1,0]
c = []

for i, item in enumerate(a):
    c.append(item * 2 + b[i])

x = range(0,len(a))
y = [1] * len(a)

plt.scatter(x, y, c=c, s=500)
plt.show()

您可以打印（c）以显示颜色索引的工作方式：

c=[0,2,1,2,0,1,1,0,2,0,1,0,3,2]

在本例中-蓝色：均为0，黄色：a=1，浅蓝色：b=1，红色：均为1

---

虽然我的解决方案与Chris的类似，但我也展示了如何定义自定义颜色，以及如何将该方法推广到多个覆盖层

对于每个位置，您将得到

a

中整数的贡献和

b

中整数的贡献。因为它们可以是0或1，所以可以使用二进制描述。通过将

b

中的整数移动到第二个位置，即乘以2，您可以表示2位的任意组合，

ba

，每个列表中的每个整数对应一位（每个位置）

Matplotlib还允许您。结合这些方面，你可以达到你想要的结果

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

a = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
b = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])

lists = [a, b]
overlap = np.zeros_like(a)

for k, row in enumerate(lists):
    overlap += row * 2**k

cmap = mpl.colors.ListedColormap(['white', 'blue', 'red', 'purple'])
bounds = range((2**len(lists))+1)
norm = mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)

plt.pcolor(overlap.reshape((1, overlap.shape[0])), edgecolor='k', cmap=cmap, norm=norm)
plt.axes().set_aspect('equal')
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.xlim(0, len(a))
plt.show()

输出：

如果您有3个覆盖层，则必须按以下顺序列出颜色列表：

000    white
001    colour A
010    colour B
011    colour A+B
100    colour C
101    colour A+C
110    colour B+C
111    colour A+B+C

不幸的是，这必须手动完成。您可以看到颜色名称列表。如果一种颜色没有明确的名称，你可以用字符串中的十六进制值来描述它，比如

'#RRGGBB'

，其中

RR

将是红色通道的十六进制值，等等。因此，你可以说

'.\FFFFFF'

，而不是

'white'

（字母也可以是小写）

代码注释：

bounds

是数字列表

[0,1,2,3,4]

。这意味着从0到1的任何值（不包括1）都将映射为白色，从1到2的任何值映射为蓝色，等等。如果我们有

k

覆盖，我们需要

2**k+1

边界号

我选择使用

pcolor（）

表示数据，因为它有

edgecolor

选项，可以更好地可视化相同颜色的运行。但是，该函数需要一个2D数组作为输入，因此我必须将

重叠的
数组从大小
（29，）
改为
（1，29）
。一般来说，即使
a
和
b
是二维数组，此代码也可以工作，在这种情况下，您可以跳过任何重塑


在本节中，我简要讨论了我考虑过的其他方法，但考虑到OP的范围，我发现这些方法缺乏或不必要地复杂

Alpha混合（透明度）
可以为第一个列表创建一行白色蓝色，并在其顶部堆叠另一行白色红色。理论上，白色是白色，白色是蓝色，白色是红色，蓝色是紫色。然而，由于每一行都是半透明的，红色看起来像粉红色，而蓝色加上一层层白色则被“稀释”成浅蓝色。这种效果在多层的情况下会更加明显，但至少在没有任何人工定义的情况下，颜色的组合会出现

这种方法的一个优点是，它不仅支持任何单个叠加的1或0，而且支持中间的任何渐变

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

a = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
b = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])

blue = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('blue', ['white', 'blue'], 256)
red = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('red', ['white', 'red'], 256)

plt.pcolor(a.reshape((1, a.shape[0])), cmap=blue, edgecolor='k', alpha=1.0)
plt.pcolor(b.reshape((1, b.shape[0])), cmap=red, edgecolor='k', alpha=0.5)
plt.axes().set_aspect('equal')
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.xlim(0, len(a))
plt.show()

输出：

RGB混合
如果将叠加转换为RGB值会怎么样？例如，
a
中的每个1可以由
[0,0255]
三元组表示。通过混合每个叠加的RGB值，我们可以获得每个位置的最终RGB值，然后我们可以使用RGB颜色贴图进行绘制。但是，情况并非如此。
所以你有a==[83010353356805013505L]和b==[674459080744761589761L]？你是什么意思？[a] 和[b]是二进制字符串。不，它们是每个都包含一个整数的列表。是的，你说得对。我从csv文件中读取了它们。在决定这是浪费时间之前，我将最后一次问您，在您的程序中a和b是什么样子的。a和b是什么？整数列表，字符串列表？通心粉？非常感谢！这正是我需要的