Python 我有一个矩阵，其中每个元素都是一个标签和一个值。如何表示它，以便标签给出颜色和强度值？

我有一个列表，如下所示：

    [[[0, 1], [0, 7], [1, 6], [0, 5], [0, 5]]
     [[0, 1], [1, 6], [1, 5], [1, 4], [0, 3]]
     [[1, 1], [1, 5], [1, 4], [1, 3], [1, 2]]
     [[0, 1], [1, 4], [1, 3], [1, 2], [0, 8]]
     [[0, 1], [0, 5], [1, 4], [0, 3], [0, 3]]]

如何表示它，使第一个数字表示颜色，第二个数字表示颜色的强度？

该函数可用于从转换为rgb值

色调

决定颜色

hsv_to_rgb

希望其参数从0到1，并且

hue

是一个圆形比例，因此0和1映射到相同的颜色（红色）。0.5将是相反的颜色（青色）

From:

值

尺寸，类似于这些油漆与不同数量的黑色或白色油漆的混合物。只需将给定值除以最大值，即可得到0-1范围内的所有值。也可以进行其他转换，例如

1-value/8

。您可能还希望避免非常暗的颜色，例如通过添加一些常量，例如：

（value+4）/（numValues+4）

饱和度

控制“全色”（1）和等效灰度值（0）之间的范围

如果没有太多的类和值，甚至可以为自定义图例留出空间

下面的代码假设类从0开始编号，值从1开始编号

从matplotlib导入pyplot作为plt
从matplotlib.colors将hsv_导入_rgb
img=[[0,1]，[0,7]，[1,6]，[0,5]，[0,5]，
[[0, 1], [1, 6], [1, 5], [1, 4], [0, 3]],
[[1, 1], [1, 5], [1, 4], [1, 3], [1, 2]],
[[0, 1], [1, 4], [1, 3], [1, 2], [0, 8]],
[[0, 1], [0, 5], [1, 4], [0, 3], [0, 3]]]
numclass=2#编号为0,1，。。。
数值=8#编号为1,2,3，。。。
img_rgb=[[hsv_to_rgb（（色调/亮度等级，1，值/亮度值））
对于色调，行中的值]
对于img中的行]
plt.imshow（img_rgb，interpolation='none'）
legend_handles=[Patch（facecolor='none'如果值==0，则为hsv_至_rgb（（色调/numclass，1，值/numvalue）），
edgecolor='none'，
label=f'Class{hue}如果值==0，则为f'V{value}'）
对于范围内的色调（numClasses），对于范围内的值（0，numValues+1）]
plt.legend（handles=legend\u handles，ncol=numclass，loc='左上角'，bbox\u to\u anchor=[1,1]）
plt.子图_调整（右=0.7）#额外空间以适合图例
plt.show（）

---

请更详细地解释您想要实现的目标。是否要将列表转换为和图像？您可能需要在internet上查找颜色编码。特别是，不清楚如何将单个数字（而不是RGB值）转换为颜色。好的，我想要类似热图的东西，但颜色由标签决定。您可以使用字典将第一个索引映射到任意颜色，根据其

色调和
饱和度定义，并根据索引的可能最小值和最大值，使用第二个索引来计算
值
，其中
色调
饱和度
和
值
作为
hsv
中的术语，即色调-饱和度值-颜色模型。如果这是您想要做的，我可以帮助实现…我想用它来表示SOM矩形映射。饱和度可以是所有测试的标准值。但是我不知道怎么用字典来解释。IIUC，OP说“所以第一个数字代表颜色”。。。所以我假设，这会产生二元颜色，因为如果你选择每个子列表的第一个元素，你只能得到0和1。理想的图形是一个二值彩色贴图，其中每个像素/方框的alpha值（强度）等于子列表的第二个元素。我的答案只是建议如何将给定的元组转换为rgb图像。
hsv
的
v
与黑色或白色背景上的alpha具有类似的效果。OP可以自由地进行更多的变化，尤其是将结果与期望的结果进行比较。目前尚不清楚这些数字的确切用途和意义。我们也不知道这个例子是否显示了所有期望的可能性。这就是我所想的。非常感谢。所以，如果我有更多的类或更多的值，它将是hsv_到rgb（色调/numclass，1，值/numvalue）。嘿！所以我在代码中添加了这个实现，但是我得到了这样一个“使用RGB数据将输入数据剪裁到imshow的有效范围（[0..1]表示浮点或[0..255]表示整数）”，我不知道如何修复它。再次查看您的数据，我看到您的值从
1
到
numValues
，而不是从
0
到
numValues-1
。因此，这里您应该除以
numValues
，以确保结果介于0和1之间。或者执行
（值-1）/（numValues-1）
。