绘制不同日期的分类结果？答案

【问题标题】：Plotting classification results in different dates?绘制不同日期的分类结果？
【发布时间】：2019-02-11 08:45:49
【问题描述】：

我有一个数据框（my_data）如下：

       0      2017-01  2017-02  2017-03  2017-04
 0     S1        2        3        2        2
 1     S2        2        0        2        0
 2     S3        1        0        2        2
 3     S4        3        2        2        2
 4     …         …        …        …        …
 5     …         …        …        …        …
 6     S10       2        2        3        2

此数据框是每个样本（S1、..、S10）在不同日期的分类问题的结果。为了简化绘图，我将混淆矩阵转换为不同的数字，如下所示：0 表示“TP”，1 表示“FP”，2 表示“TN”，3 点表示“FN”。现在，我想像下图一样绘制这个数据框。

需要说明的是，我已经问过这个问题，但没有人能帮助我。所以，现在我试着让这个问题更容易理解，我可以得到帮助。

【问题讨论】：

您可以尝试“导入matplotlib”，它在可视化数据和图表方面非常强大
我尝试了很多，但没有结果:(

标签： python dataframe plot charts confusion-matrix

【解决方案1】：

很遗憾，我不知道如何用不同的标记绘制一组数据，因此您必须分别绘制所有数据。

您可以使用 matplotlib 绘制数据。我不确定您的数据看起来如何，但对于包含这些内容的文件：

2017-01,2017-02,2017-03,2017-04
2,3,2,2
2,0,2,0
1,0,2,2
3,2,2,2
2,2,3,2

你可以使用下面的代码得到你想要的情节：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()

df = pd.read_csv('dataframe.txt', parse_dates = True)
dates = list(df.columns.values) #get dates
number_of_dates = len(dates)
markers = ["o", "d", "^", "s"] #set marker shape
colors = ["g", "r", "m", "y"] #set marker color

# loop over the data in your dataframe
for i in range(df.shape[0]):
     # get a row of 1s, 2s, ... as you want your
     # data S1, S2, in one line on top of each other
    dataY = (i+1)*np.ones(number_of_dates)

    # get the data that will specify which marker to use
    data = df.loc[i]

    # plot dashed line first, setting it underneath markers with zorder
    plt.plot(dates, dataY, c="k", linewidth=1, dashes=[6, 2], zorder=1)

    # loop over each data point x is the date, y a constant number,
    # and data specifies which marker to use
    for _x, _y, _data in zip(dates, dataY, data):
        plt.scatter(_x, _y, marker=markers[_data], c=colors[_data], s=100, edgecolors="k", linewidths=0.5, zorder=2)

# label your ticks S1, S2, ...
ticklist = list(range(1,df.shape[0]+1))
l2 = [("S%s" % x) for x in ticklist]
ax.set_yticks(ticklist)
ax.set_yticklabels(l2)

labels = ["TP","TN","FP","FN"]
legend_elements = []
for l,c, m in zip(labels, colors, markers):
    legend_elements.append(Line2D([0], [0], marker=m, color="w", label=l, markerfacecolor=c, markeredgecolor = "k", markersize=10))

ax.legend(handles=legend_elements, loc='upper right')

plt.show()

来自this answer的策划想法。

这会导致如下图所示：

编辑为标记添加了虚线和轮廓，使其看起来更像有问题的示例。

EDIT2添加了图例。

【讨论】：