如何将数组的值显示为彩色格点？

Question

我正在创建一个模拟蛋白质折叠的 python 程序。 我的蛋白质有 19 个元素（氨基酸）长，每个元素由 1 到 20 之间的数字指定。我使用randint()创建蛋白质并创建了一个零数组。

蛋白质最初在 21 x 21 阵列中展开并水平居中。 所以数组的非零值在第 10 行。 我导入了 matplotlib 并使用matshow()来显示这种排列：

.

我喜欢这个图的地方是，很明显蛋白质是由不同的氨基酸/元素组成的，如每个正方形的颜色所示。 我想保留这个功能。 但是，我希望每个元素都显示为通过链接或网格连接到其邻居的彩色点，而不是正方形：

.

我在下面提供了我的代码。 总结我的问题：

1）如何将数组中的元素显示为圆形或格点，并带有连接点的链接？

2) 如何在保持 colors 对每个元素相同的情况下执行上述操作？

3）我如何指定零值（当前紫色）应该是白色的？ 我对其他 colors 没有偏好，我想要白色背景。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from matplotlib.colors import ListedColormap

###create grid
rows = 21 
columns = 21
x = np.zeros(rows) #create arrays for the x- and y-positions
y = np.zeros(columns)
middle = (rows-1)/2

grid = np.zeros((rows,columns)) #grid = [row][columns] = value = grid[j][i]

###create protein:
n = 20
protein = []
while len(protein) < n:
     a = random.randint(1, 20)
     protein = np.append(protein, a)

###specify initial condition with protein unfolded along y=0
j = int(middle)
i = 1
while i < rows-1:
    grid[j][i] = protein[i]
    i = i+1
print(grid)
plt.matshow(grid)

Answer 1

Q1 & 2-我认为您正在寻找在当前图表顶部添加带有不同颜色标记的散点 plot。 添加一条线和不同的颜色标记可能会很棘手，因此您最好的选择可能是简单地添加一条依赖于相同 x/y 值的线 plot 以便两者同时更新（假设您将它们更新为显示折叠）。 给定的代码只是散点图，但它维护了您当前的颜色系统。

编辑：请参阅另一个答案以获得一个很好的例子（散点图和图）。

import matplotlib.colors as mcolors
from matplotlib import cm
normalize = mcolors.Normalize(vmin=0, vmax=20)
mapping = cm.viridis(normalize(protein))  # maintain current colours
plt.scatter(range(20), np.broadcast_to(10, 20), c=mapping, marker='o')

Q3-您可以设置特定颜色图的值以使用.set_under 显示特定颜色，例如参见此答案-https://stackoverflow.com/a/22552651/9754355这应该使您的映射背景为白色。

cm.viridis.set_under(c='w')
plt.matshow(grid, vim=1e-9)  # Arbitrary low value.

如果这对您的蛋白质颜色产生负面影响，请考虑使用 numpy NaN 或 infinty 或类似的东西并改为 set_bad。

Answer 2

可以使用plt.scatter()绘制彩色点。 带有plt.plot()的直线段。

为了表示折叠，一个由0 、 1和-1组成的数组可以表示折叠是直行、右转或左转。

要绘制 plot，请在应用折叠方向的同时创建x和y位置。 这些位置用于绘制线段 ( plt.plot ) 以及彩色点 ( plt.scatter )。 要拥有 20 个不同的 colors，可以使用“tab20”颜色图。

这是一些示例代码，可帮助您入门。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

n = 20
protein = np.random.randint(1, 20, n) # n numbers between 1 and 19
folds = np.zeros(n, dtype=np.int) # default there are no turns
folds[9] = -1 # turn left after protein 9
folds[11] = 1 # turn right after protein 11
folds[15] = -1 # turn left after protein 15

dir = (1, 0)
pos = (0, 0)
x = np.zeros_like(protein)
y = np.zeros_like(protein)
for i, (p, f) in enumerate(zip(protein, folds)):
    x[i], y[i] = pos
    if f == 1:  # turn right
        dir = (dir[1], -dir[0])
    elif f == -1:  # turn left
        dir = (-dir[1], dir[0])
    pos = (pos[0] + dir[0], pos[1] + dir[1])
plt.plot(x, y, 'k-', zorder=0)  # straight lines
# large dots colored via the 'tab20' colormap, set zorder=3 to draw the dots on top of the lines
plt.scatter(x, y, c=protein, cmap='tab20', s=200, zorder=3) 

plt.axis('off') # don't show the axes
plt.margins(0.1) # enough margin so that the large scatter dots don't touch the borders
plt.gca().set_aspect('equal') # equal distances in x and y direction 
plt.show()

要绘制类似于示例“d”的内容：

n = 15
protein = np.random.randint(1, 20, n)
folds = [1, -1, 1, -1, 0, 0, 0, 1, -1, 0, 0, 1, -1, -1, 0]

PS：通过以下改编，显示了网格线：

from matplotlib.ticker import MultipleLocator, NullFormatter

plt.axis('on')
ax = plt.gca()
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))
ax.xaxis.set_major_formatter(NullFormatter())
ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))
ax.yaxis.set_major_formatter(NullFormatter())
ax.tick_params(axis='both', length=0)
plt.grid(True, ls=':')