我有两个numpy
数组,prot_name
和prot_nHarea
,它们用于标记ytick
prot_name = np.array(['HEMO', 'HSA', 'EGF', 'MYO', 'LACT', 'CKMM', 'BMG', 'IGF', 'CYTC', 'IFN', 'CREA', 'IL8'])
prot_nHarea
每个prot_name
有12个矩阵。你知道吗
我希望每个y记号的第一行是prot_name
,后面是prot_nHarea
中矩阵的np.sum()
。下一行的np.mean()
是prot_nHarea
。你知道吗
现在我正在做硬代码来标记y记号。但是有没有什么方法可以遍历np.array(prot_name)
,然后是np.sum(np.array(prot_nHarea))
和np.mean(np.array(prot_nHarea))
?sum和mean的值是用科学的模式写的,当它们重叠时,我会稍微调整一下标签。你知道吗
ax0.set_yticklabels(["K1 - HEMO sum: "+str('{:.2e}'.format(np.sum(prot_nHarea[0])))+"\nmean: "+str('{:.2e}'.format(np.mean(prot_nHarea[0]))),
"K2 - HSA sum: "+str('{:.2e}'.format(np.sum(prot_nHarea[1])))+"\nmean: "+str('{:.2e}'.format(np.mean(prot_nHarea[1])))+"\n",
"\nK3 - EGF sum: "+str('{:.2e}'.format(np.sum(prot_nHarea[2])))+"\nmean: "+str('{:.2e}'.format(np.mean(prot_nHarea[2]))),
"K4 - MYO sum: "+str('{:.2e}'.format(np.sum(prot_nHarea[3])))+"\nmean: "+str('{:.2e}'.format(np.mean(prot_nHarea[3]))),
"K5 - LACT sum: "+str('{:.2e}'.format(np.sum(prot_nHarea[4])))+"\nmean: "+str('{:.2e}'.format(np.mean(prot_nHarea[4]))),
"K6 - CKMM sum: "+str('{:.2e}'.format(np.sum(prot_nHarea[5])))+"\nmean: "+str('{:.2e}'.format(np.mean(prot_nHarea[5]))),
"K7 - BMG sum: "+str('{:.2e}'.format(np.sum(prot_nHarea[6])))+"\nmean: "+str('{:.2e}'.format(np.mean(prot_nHarea[6])))+"\n",
"K8 - IGF sum: "+str('{:.2e}'.format(np.sum(prot_nHarea[7])))+"\nmean: "+str('{:.2e}'.format(np.mean(prot_nHarea[7]))),
"K9 - CYTC sum: "+str('{:.2e}'.format(np.sum(prot_nHarea[8])))+"\nmean: "+str('{:.2e}'.format(np.mean(prot_nHarea[8]))),
"K10 - IFN sum: "+str('{:.2e}'.format(np.sum(prot_nHarea[9])))+"\nmean: "+str('{:.2e}'.format(np.mean(prot_nHarea[9]))),
"K11 - CREA sum: "+str('{:.2e}'.format(np.sum(prot_nHarea[10])))+"\nmean: "+str('{:.2e}'.format(np.mean(prot_nHarea[10]))),
"K12 - IL8 sum: "+str('{:.2e}'.format(np.sum(prot_nHarea[11])))+"\nmean: "+str('{:.2e}'.format(np.mean(prot_nHarea[11])))], fontsize='x-small')
您可以通过列表理解来实现这一点,同时使用
zip
和enumerate
循环遍历prot_name
和prot_nHarea
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