如何使用 Matplotlib 在 Python 中可视化稀疏矩阵？
原文:https://www . geesforgeks . org/how-visualization-稀疏矩阵-在 python 中使用-matplotlib/
Matplotlib 是 Python 中一个惊人的可视化库，用于数组的 2D 图。Matplotlib 绘图库是一个基于 NumPy 阵列的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的 SciPy 堆栈协同工作。
使用 Matplotlib 可视化稀疏矩阵
【Spy】是一个类似于 matplotlib imshow 函数的函数，用于将数组可视化为一个图像，但是它是在稀疏矩阵而不是密集矩阵的情况下使用的。一个稀疏矩阵是一个大部分元素为零的矩阵。
稀疏矩阵及其表示
Spy 函数使用两种绘图样式来可视化数组，它们是:
- 图像样式
- 标记样式
这两种样式都可以用于全数组，但是在 spmatrix 实例中，只有标记样式有效。如果标记或标记为无，则使用 imshow 函数，剩余的所有关键字参数都传递给该函数；否则，将返回一个 Line2D 对象，其标记值决定标记类型，任何剩余的关键字参数将传递给绘图功能。
语法: matplotlib.pyplot.spy(Z，precision=0，marker=None，markersize=None，aspect='equal '，origin='upper '，**kwargs)
返回值:
返回类型取决于打印样式，即轴图像或线 2D。
参数:
| 参数 | 价值 | 使用 |
|---|---|---|
| Z | 类数组(M，N) | 要绘制的数组 |
| 精确 | 浮动或“存在”，可选 | |
| 默认:零 | 如果精度为 0，将绘制任何非零值；否则，将绘制|Z| >精度的值。 | |
| 对于 spmatrix 实例，有一种特殊情况:如果精度为“存在”，则数组中存在的任何值都将被绘制，即使它完全为零。 | ||
| 起源 | { '上'，'下' }，可选 | |
| 默认:'上' | 将数组的[0，0]索引放在轴的左上角或左下角。 | |
| 方面 | { '相等'，'自动'，'无'或浮动，可选 | |
| 默认:'相等' | 它控制轴的纵横比。该方面与图像特别相关，因为它可能使图像失真，即像素不是正方形。 |
-
“相等”:确保纵横比为 1。像素将是方形的。 “自动”:轴保持固定，纵横比调整，以便数据适合轴。通常，这将导致非方形像素。 None: Use rcParams[“image.aspect”]
其他参数:kwargs**
这些是有助于获得不同打印样式的附加参数。
财产 描述 agg _ 筛选器 一个过滤函数，接受(m，n，3)浮点数组和 dpi 值，并返回(m，n，3)数组 希腊字母的第一个字母 浮动或无 愉快的 弯曲件 抗锯齿 弯曲件 剪辑盒 Bbox 剪辑 _on 弯曲件 剪辑路径 修补或(路径、转换)或无 颜色 颜色 包含 请求即付的 dash_capstyle { '对接'，'圆形'，'突出' } dash_joinstyle { '斜接'，'圆形'，'斜角' } 破折号 浮动顺序(以磅为单位的开/关油墨)或(无，无) 数据 (2，N)阵列或两个 1D 阵列 变速器 { '默认'，'步骤'，'步骤-前'，'步骤-中'，'步骤-后' } 数字 数字 fillstyle(填充样式) {“完整”、“左侧”、“右侧”、“底部”、“顶部”、“无”} 格子 潜艇用热中子反应堆（submarine thermal reactor 的缩写） in _ 布局 弯曲件 标签 目标 线条样式 {'-', '–', '-.'，':'，"，(偏移量，开-关-序列)，…} 行距 漂浮物 标记 标记样式 标记颜色 颜色 标记宽度 漂浮物 markerfacecolor 颜色 markerfacecoloralt 颜色 标记大小 漂浮物 标记每一个 无或整数或(整数，整数)或片或列表[整数]或浮点或(浮点，浮点) 路径效果 抽象路径效应 采摘者 浮动或可调用[[艺术家，事件]，元组[布尔，字典]] 拾取半径 漂浮物 光栅化 布尔或无 草图 _ 参数 (比例:浮动，长度:浮动，随机性:浮动) 突然的 布尔或无 solid_capstyle { '对接'，'圆形'，'突出' } solid_joinstyle { '斜接'，'圆形'，'斜角' } 改变 matplotlib . transforms . transform 全球资源定位器(Uniform Resource Locator) 潜艇用热中子反应堆（submarine thermal reactor 的缩写） 看得见的 弯曲件 xdata 1D 阵列 伊妲 1D 阵列 更糟 漂浮物 例 1:
```py
Implementation of matplotlib spy function
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
x = np.random.randn(50, 50)
x[15, :] = 0. x[:, 40] = 0.
plt.spy(x) ```
输出:
![Visualize sparse matrix python]()
例 2:
```py
Implementation of matplotlib spy function
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
x = np.random.randn(50, 50) x[15, :] = 0. x[:, 40] = 0.
plt.spy(x, precision = 0.1, markersize = 5) ```
输出:
![Visualize sparse matrix python]()
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