我现在计算出来了不同死亡率下的细胞总数 我想画出一个横纵坐标分别是g细胞和s细胞的死亡率 细胞数为零或者负值的显示为黑色 有数值的显示出来红色 应该怎么画呢 所以细胞总数的存储方式又是什么
引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：
要画出两种颜色的热图，表示细胞数，你可以使用Python中的matplotlib库来实现。以下是一个基本的示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 细胞数的数据，这里假设是一个2D的数组
cell_counts = np.array([[0, -3, 5], [4, 8, 0]])
# 定义颜色映射，黑色表示0或负值，红色表示有数值
cmap = plt.cm.colors.ListedColormap(['black', 'red'])
bounds = [np.min(cell_counts), 0, np.max(cell_counts)]
norm = plt.cm.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)
# 绘制热图
plt.imshow(cell_counts, cmap=cmap, norm=norm)
# 设置坐标轴标签
plt.xlabel('G cells death rate')
plt.ylabel('S cells death rate')
# 显示颜色条
plt.colorbar()
# 显示图像
plt.show()
在这个示例中，cell_counts是一个2D的数组，表示不同死亡率下的细胞总数。细胞数为0或负值的位置显示为黑色，有数值的位置显示为红色。
细胞总数的存储方式可以是一个二维数组，其中每个元素表示相应位置的细胞总数。在上述代码中，cell_counts是一个示例细胞数的二维数组。
你可以根据实际情况修改代码，调整颜色映射、细胞数数据以及坐标轴标签等，以满足你的需求。
【以下回答由 GPT 生成】
答案：
为了实现这个热图，我们可以使用Python中的matplotlib库。下面是具体的解决方案：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
cell_counts = np.array([[0, 10, 20], [30, -40, 50], [60, 70, 80]])
cell_counts[cell_counts <= 0] = np.nan
cmap = plt.cm.Reds # 红色显示有数值
cmap.set_bad(color='black') # 黑色显示无数值
plt.imshow(cell_counts, cmap=cmap, origin='lower')
plt.colorbar()
plt.xlabel("g细胞的死亡率")
plt.ylabel("s细胞的死亡率")
plt.show()
完整的代码如下所示：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
cell_counts = np.array([[0, 10, 20], [30, -40, 50], [60, 70, 80]])
cell_counts[cell_counts <= 0] = np.nan
cmap = plt.cm.Reds
cmap.set_bad(color='black')
plt.imshow(cell_counts, cmap=cmap, origin='lower')
plt.colorbar()
plt.xlabel("g细胞的死亡率")
plt.ylabel("s细胞的死亡率")
plt.show()
希望这个解决方案对您有帮助！如果您有任何问题，请随时向我提问。
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