* Помогите, пожалуйста, это очень важно: почему невозможно получить участки сюжета кадра данных Pandas с помощью HeatMap внутри цикла for?
Я пытаюсь создать графы столбцов в pandas dataframe внутри цикла for во время итераций, так как я строю результаты для каждого цикла, для каждые 480 значений , чтобы получить все 3 субплота, принадлежащих A, B , C рядом в одном окне. Я нашел только один ответ здесь , который, я боюсь, не мой случай! @ euri10 ответил, используя flat .
Мои сценарии следующие:
# Import and call the needed libraries
import numpy as np
import pandas as pd
import os
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
'''
Take a list and create the formatted matrix
'''
def mkdf(ListOf480Numbers):
normalMatrix = np.array_split(ListOf480Numbers,8) #Take a list and create 8 array (Sections)
fixMatrix = []
for i in range(8):
lines = np.array_split(normalMatrix[i],6) #Split each section in lines (each line contains 10 cells from 0-9)
newMatrix = [0,0,0,0,0,0] #Empty array to contain reordered lines
for j in (1,3,5):
newMatrix[j] = lines[j] #lines 1,3,5 remain equal
for j in (0,2,4):
newMatrix[j] = lines[j][::-1] #lines 2,4,6 are inverted
fixMatrix.append(newMatrix) #After last update of format of table inverted (bottom-up zig-zag)
return fixMatrix
'''
Print the matrix with the required format
'''
def print_df(fixMatrix):
values = []
for i in range(6):
values.append([*fixMatrix[4][i], *fixMatrix[7][i]]) #lines form section 6 and 7 are side by side
for i in range(6):
values.append([*fixMatrix[5][i], *fixMatrix[6][i]]) #lines form section 4 and 5 are side by side
for i in range(6):
values.append([*fixMatrix[1][i], *fixMatrix[2][i]]) #lines form section 2 and 3 are side by side
for i in range(6):
values.append([*fixMatrix[0][i], *fixMatrix[3][i]]) #lines form section 0 and 1 are side by side
df = pd.DataFrame(values)
return (df)
'''
Normalizing Formula
'''
def normalize(value, min_value, max_value, min_norm, max_norm):
new_value = ((max_norm - min_norm)*((value - min_value)/(max_value - min_value))) + min_norm
return new_value
'''
Split data in three different lists A, B and C
'''
dft = pd.read_csv('D:\me4.TXT', header=None)
id_set = dft[dft.index % 4 == 0].astype('int').values
A = dft[dft.index % 4 == 1].values
B = dft[dft.index % 4 == 2].values
C = dft[dft.index % 4 == 3].values
data = {'A': A[:,0], 'B': B[:,0], 'C': C[:,0]}
#df contains all the data
df = pd.DataFrame(data, columns=['A','B','C'], index = id_set[:,0])
'''
Data generation phase
'''
#next iteration create all plots, change the number of cycles
cycles = int(len(df)/480)
print(cycles)
for i in df:
try:
os.mkdir(i)
except:
pass
min_val = df[i].min()
min_nor = -1
max_val = df[i].max()
max_nor = 1
for cycle in range(1): #iterate thriugh all cycles range(1) by ====> range(int(len(df)/480))
count = '{:04}'.format(cycle)
j = cycle * 480
ordered_data = mkdf(df.iloc[j:j+480][i])
csv = print_df(ordered_data)
#Print .csv files contains matrix of each parameters by name of cycles respectively
csv.to_csv(f'{i}/{i}{count}.csv', header=None, index=None)
if 'C' in i:
min_nor = -40
max_nor = 150
#Applying normalization for C between [-40,+150]
new_value3 = normalize(df['C'].iloc[j:j+480][i].values, min_val, max_val, -40, 150)
n_cbar_kws = {"ticks":[-40,150,-20,0,25,50,75,100,125]}
df3 = print_df(mkdf(new_value3))
else:
#Applying normalizayion for A,B between [-1,+1]
new_value1 = normalize(df['A'].iloc[j:j+480][i].values, min_val, max_val, -1, 1)
new_value2 = normalize(df['B'].iloc[j:j+480][i].values, min_val, max_val, -1, 1)
n_cbar_kws = {"ticks":[-1.0,-0.75,-0.50,-0.25,0.00,0.25,0.50,0.75,1.0]}
df1 = print_df(mkdf(new_value1))
df2 = print_df(mkdf(new_value2))
#Plotting parameters by using HeatMap
plt.figure()
sns.heatmap(df, vmin=min_nor, vmax=max_nor, cmap ='coolwarm', cbar_kws=n_cbar_kws)
plt.title(i, fontsize=12, color='black', loc='left', style='italic')
plt.axis('off')
#Print .PNG images contains HeatMap plots of each parameters by name of cycles respectively
plt.savefig(f'{i}/{i}{count}.png')
#plotting all columns ['A','B','C'] in-one-window side by side
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3 , figsize=(20,10))
plt.subplot(131)
sns.heatmap(df1, vmin=-1, vmax=1, cmap ="coolwarm", linewidths=.75 , linecolor='black', cbar=True , cbar_kws={"ticks":[-1.0,-0.75,-0.5,-0.25,0.00,0.25,0.5,0.75,1.0]})
fig.axes[-1].set_ylabel('[MPa]', size=20) #cbar_kws={'label': 'Celsius'}
plt.title('A', fontsize=12, color='black', loc='left', style='italic')
plt.axis('off')
plt.subplot(132)
sns.heatmap(df2, vmin=-1, vmax=1, cmap ="coolwarm", cbar=True , cbar_kws={"ticks":[-1.0,-0.75,-0.5,-0.25,0.00,0.25,0.5,0.75,1.0]})
fig.axes[-1].set_ylabel('[Mpa]', size=20) #cbar_kws={'label': 'Celsius'}
#sns.despine(left=True)
plt.title('B', fontsize=12, color='black', loc='left', style='italic')
plt.axis('off')
plt.subplot(133)
sns.heatmap(df3, vmin=-40, vmax=150, cmap ="coolwarm" , cbar=True , cbar_kws={"ticks":[-40,150,-20,0,25,50,75,100,125]})
fig.axes[-1].set_ylabel('[°C]', size=20) #cbar_kws={'label': 'Celsius'}
#sns.despine(left=True)
plt.title('C', fontsize=12, color='black', loc='left', style='italic')
plt.axis('off')
plt.suptitle(f'Analysis of data in cycle Nr.: {count}', color='yellow', backgroundcolor='black', fontsize=48, fontweight='bold')
plt.subplots_adjust(top=0.7, bottom=0.3, left=0.05, right=0.95, hspace=0.2, wspace=0.2)
#plt.subplot_tool()
plt.savefig(f'{i}/{i}{i}{count}.png')
plt.show()
До сих пор я не мог получить правильный вывод из-за того, что в каждом цикле он печатает график каждого из них 3 раза с разными интервалами, например. он печатает 'A' влево, затем снова печатает 'A' под именем 'B' и 'C' в середине и справа в одном окне. Снова он печатает 'B' 3 раза вместо одного раза и помещает его посередине, и в конце он печатает 'C' 3 раза вместо одного раза и помещает в правую сторону, он помещает в середину и влево!
Цель состоит в том, чтобы перехватить участки всех 3 столбцов A, B & C в одно окно для каждого цикла (каждые 480 значений по 480- значения) в главном цикле for!
1-й цикл: 0000 -----> подсюжеты A, B, C ----> Сохранить как 0000.png
2-й цикл: 0001 -----> участки A, B, C ----> Сохраните его как 0001.png
...
Проблема заключается в использовании df внутри цикла for, и он передает значения A или B или C 3 раза , в то время как он должен передавать ему значения, принадлежащие в каждом столбце один раз соответственно я предоставляю картинку неудачного вывода здесь , чтобы вы могли точно видеть, где проблема явно
мой желаемый результат ниже:
Я также предоставляю образец текстового файла набора данных для 3 циклов: набор данных