我有一组X,Y数据点(大约10k),很容易绘制成散点图,但我想用热图来表示。
我查看了Matplotlib中的示例,它们似乎都已经从热图单元值开始生成图像。
有没有一种方法可以将一堆不同的x, y转换为热图(其中x, y频率较高的区域会“更温暖”)?
我有一组X,Y数据点(大约10k),很容易绘制成散点图,但我想用热图来表示。
我查看了Matplotlib中的示例,它们似乎都已经从热图单元值开始生成图像。
有没有一种方法可以将一堆不同的x, y转换为热图(其中x, y频率较高的区域会“更温暖”)?
当前回答
创建一个与最终图像中的单元格对应的二维数组,称为say heatmap_cells,并将其实例化为全零。
选择两个比例因子来定义每个数组元素在实际单位中的差异,对于每个维度,例如x_scale和y_scale。选择这些,使所有数据点都在热图数组的范围内。
对于每个带x_value和y_value的原始数据点:
heatmap_cells[地板(x_value / x_scale),地板(y_value / y_scale)] + = 1
其他回答
这些解决方案都不适用于我的应用程序,所以我想出了这个解决方案。本质上,我在每个点上都放置了一个二维高斯分布:
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def getGaussian2D(ksize, sigma, norm=True):
oneD = cv2.getGaussianKernel(ksize=ksize, sigma=sigma)
twoD = np.outer(oneD.T, oneD)
return twoD / np.sum(twoD) if norm else twoD
def pt2heat(pts, shape, kernel=16, sigma=5):
heat = np.zeros(shape)
k = getGaussian2D(kernel, sigma)
for y,x in pts:
x, y = int(x), int(y)
for i in range(-kernel//2, kernel//2):
for j in range(-kernel//2, kernel//2):
if 0 <= x+i < shape[0] and 0 <= y+j < shape[1]:
heat[x+i, y+j] = heat[x+i, y+j] + k[i+kernel//2, j+kernel//2]
return heat
heat = pts2heat(pts, img.shape[:2])
plt.imshow(heat, cmap='heat')
以下是在相关图像上叠加的点,以及生成的热图:
创建一个与最终图像中的单元格对应的二维数组,称为say heatmap_cells,并将其实例化为全零。
选择两个比例因子来定义每个数组元素在实际单位中的差异,对于每个维度,例如x_scale和y_scale。选择这些,使所有数据点都在热图数组的范围内。
对于每个带x_value和y_value的原始数据点:
heatmap_cells[地板(x_value / x_scale),地板(y_value / y_scale)] + = 1
在Matplotlib词典,我认为你需要一个hexbin plot。
如果你不熟悉这种类型的图,它只是一个二元直方图,其中xy平面由一个规则的六边形网格镶嵌。
在直方图中,你可以数出每个六边形中的点的数量,将绘图区域离散化为一组窗口,将每个点分配给这些窗口中的一个;最后,将窗口映射到一个颜色数组上,你就得到了一个hexbin图。
虽然不像圆形或正方形那样常用,但直觉上,六边形是装箱容器的几何形状的更好选择:
六边形具有最近邻对称性(例如,方形容器没有, 例如,从正方形边界上的一点到另一点的距离 正方形内部并非处处相等)和 六边形是给出正平面的最高n多边形 镶嵌(例如,你可以安全地用六边形瓷砖重新设计厨房地板,因为当你完成时,瓷砖之间不会有任何空隙——而不是所有其他高n, n >= 7的多边形)。
(Matplotlib使用术语hexbin plot;所以(AFAIK)所有的绘图库的R;我仍然不知道这是否是这种类型的图表的普遍接受术语,尽管我怀疑它很可能是六角形装箱的缩写,这描述了准备数据显示的基本步骤。)
from matplotlib import pyplot as PLT
from matplotlib import cm as CM
from matplotlib import mlab as ML
import numpy as NP
n = 1e5
x = y = NP.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = NP.meshgrid(x, y)
Z1 = ML.bivariate_normal(X, Y, 2, 2, 0, 0)
Z2 = ML.bivariate_normal(X, Y, 4, 1, 1, 1)
ZD = Z2 - Z1
x = X.ravel()
y = Y.ravel()
z = ZD.ravel()
gridsize=30
PLT.subplot(111)
# if 'bins=None', then color of each hexagon corresponds directly to its count
# 'C' is optional--it maps values to x-y coordinates; if 'C' is None (default) then
# the result is a pure 2D histogram
PLT.hexbin(x, y, C=z, gridsize=gridsize, cmap=CM.jet, bins=None)
PLT.axis([x.min(), x.max(), y.min(), y.max()])
cb = PLT.colorbar()
cb.set_label('mean value')
PLT.show()
恐怕我来晚了一点,但我之前也有一个类似的问题。接受的答案(@ptomato)帮助了我,但我也想张贴这个,以防它对某人有用。
''' I wanted to create a heatmap resembling a football pitch which would show the different actions performed '''
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random
#fixing random state for reproducibility
np.random.seed(1234324)
fig = plt.figure(12)
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)
#Ratio of the pitch with respect to UEFA standards
hmap= np.full((6, 10), 0)
#print(hmap)
xlist = np.random.uniform(low=0.0, high=100.0, size=(20))
ylist = np.random.uniform(low=0.0, high =100.0, size =(20))
#UEFA Pitch Standards are 105m x 68m
xlist = (xlist/100)*10.5
ylist = (ylist/100)*6.5
ax1.scatter(xlist,ylist)
#int of the co-ordinates to populate the array
xlist_int = xlist.astype (int)
ylist_int = ylist.astype (int)
#print(xlist_int, ylist_int)
for i, j in zip(xlist_int, ylist_int):
#this populates the array according to the x,y co-ordinate values it encounters
hmap[j][i]= hmap[j][i] + 1
#Reversing the rows is necessary
hmap = hmap[::-1]
#print(hmap)
im = ax2.imshow(hmap)
这是结果
如果你不想要六边形,你可以使用numpy的histogram2d函数:
import numpy as np
import numpy.random
import matplotlib.pyplot as plt
# Generate some test data
x = np.random.randn(8873)
y = np.random.randn(8873)
heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=50)
extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]
plt.clf()
plt.imshow(heatmap.T, extent=extent, origin='lower')
plt.show()
这是一个50x50的热图。如果你想要,比如说512x384,你可以在调用histogram2d时放入bins=(512,384)。
例子: