Discussion :

[juliefournet]

Bonjour bonjour,
je vous explique mon problème, je travaille pour mon stage (de Master 2 en physique théorique) en réseaux complexes sur des données de contacts d'un lycée. Dans un tableau (matrice de contact) j'ai des données de ce type (qui correspondent aux nombres de contacts entre chaque classe) (mon tableau ne comprend que les nombres et pas 'classe 1','classe2'...):
_________classe 1_____classe 2______classe 3
classe 1____1276_______867__________523
classe 2____867_______1512__________433
classe 3____523________433_________1345

J'aimerais représenter ces données dans des matrices de contacts à niveaux de gris : blanc pour le plus grand nombre et noir pour le plus petit avec des niveaux de gris entre les deux, avec l'échelle sur le côté, de sorte on verrait bien se démarquer la diagonale puisque les contacts sont plus importants à l'intérieur d'une classe. J'ai 2 exemples, je préfèrerais pouvoir réaliser le premier, avec les nombres dans les cases, en plus de la couleur mais sinon le deuxième ce serait super aussi. Ces deux exemples sont tirés de deux articles de mon tuteur de stage, malheureusement c'est son co-auteur italien qui a réalisé les matrices de contacts en niveaux de gris et lui ne sait pas comment faire.
J'ai cru comprendre qu'il fallait utiliser numpy et matplotlib mais bon je ne connais absolument pas ces deux packages et donc je suis un peu perdu sur la manière de procéder, ça fait aussi seulement 2 mois que je programme en python donc je suis encore loin de me considérer comme une initiée!


Merci d'avance

Julie

[__dardanos__]

Salut Julie.
Je sais faire ça :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
A = np.array( [[1276, 867, 523], [867, 1512, 433], [523, 433, 1345]], dtype=np.int)
 
plt.imshow(A, interpolation='none', cmap=plt.gray() )
plt.colorbar()
 
tick_lbls = [ 'classe 1', 'classe 2', 'classe 3' ]
plt.xticks( np.arange(len(tick_lbls)), tick_lbls)
plt.yticks( np.arange(len(tick_lbls)), tick_lbls)
 
nbl, nbc = A.shape
for i in np.arange(nbl):
    for j in np.arange(nbc):
        plt.text( x=i, y=j, s=A[i,j], color='red')
 
plt.show()

Il faut jouer avec les options pour finir.

[__dardanos__]

J'ai ajouté les options.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
A = np.array( [[1276,  867,  523],
               [ 867, 1512,  433],
               [ 523,  433, 1345]], dtype=np.int)
 
plt.imshow(A, interpolation='none', cmap=plt.gray() )
 
nb = 3
tick_lbls = [ 'CLASSE ' + str(i+1) for i in np.arange(nb)]
plt.xticks( np.arange(nb), tick_lbls)
plt.yticks( np.arange(nb), tick_lbls)
 
couleur = ['white','black']
for i in np.arange(nb):
    for j in np.arange(nb):
        plt.text( x=i, y=j, s=A[i,j], color=couleur[i==j],
                  fontsize=16, horizontalalignment='center')
 
fig = plt.gcf()
ax = fig.add_axes([0.85, 0.5, 0.04, 0.4])
plt.colorbar( cax=ax )
 
plt.show()

[juliefournet]

Merci c'est vraiment parfait... J'ai pas pu regarder ça ce week-end, donc je regarderai demain mais ça semble réellement nickel! Merci infiniment!!

Julie

[juliefournet]

Tout d'abord je voudrais dire un immense merci à dardanos!

Ensuite, j'ai encore quelquechose à demander, j'ai pas mal raffiné le code pour que mes matrices en niveaux de gris soient vraiment "parfaites". Je pourrais avoir fini mais j'ai encore envie de perfectionner tout ça: il se trouve que dans mes matrices j'ai beaucoup de très grands nombres sur la diagonale et plutôt des très petits en dehors, du coup les cases de la diagonale sont bien claires avec des nuances mais le reste de la matrice est presque tout noir puisque les nombres sont petits, du coup j'aimerais faire une échelle logarithmique!
En gros, qu'il y ait autant de différence de nuances entre 3 et 18 qu'entre 300 et 1800. Ce serait plus adéquat comme représentation.

Première question : est ce que c'est possible?
Et si oui, quelqu'un a-t-il la solution?

Merci d'avance

[__dardanos__]

Salut,
On peut imposer une norme à un imshow :

Code :

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# -*- coding:Utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LogNorm
 
A = np.array( [[1276,   86,    5],
               [  86, 1512,   43],
               [   5,   43, 1345]], dtype=np.int)
 
#plt.imshow(A, interpolation='none', cmap=plt.gray())
plt.imshow(A, interpolation='none', cmap=plt.gray(), norm=LogNorm(vmin=1e1, vmax=1e4) )
 
rgn = np.arange(3)
tick_lbls = ['CLASSE ' + str(i+1) for i in rgn]
plt.xticks( rgn, tick_lbls)
plt.yticks( rgn, tick_lbls)
 
couleur = ['white','black']
for i in rgn:
    for j in rgn:
        plt.text( x=i, y=j, s=A[i,j], color=couleur[i==j],
                  fontsize=16, horizontalalignment='center')
 
fig = plt.gcf()
ax = fig.add_axes([0.85, 0.5, 0.04, 0.4])
plt.colorbar(cax=ax)
 
plt.show()

Bon week end