Comment convertir des données de nuage de points en une carte thermique à l'aide de la fonction « histogram2d » de Matplotlib ?

Conversion des données de nuage de points en carte thermique à l'aide d'Histogram2D

Dans le monde de la visualisation de données, les nuages ​​de points fournissent une représentation concise des points de données sur un plan bidimensionnel. Cependant, lorsqu'il s'agit de données à haute densité, il peut devenir plus efficace de visualiser les données sous forme de carte thermique, qui représente les zones de fréquence ou d'intensité plus élevée et plus faible.

Si vous souhaitez transformer vos données brutes de nuage de points (X, Y) dans une carte thermique à l'aide de Matplotlib, la fonction histogram2d de la bibliothèque NumPy offre une solution pratique. Cette fonction facilite la création d'une carte thermique en comptabilisant les occurrences de points de données dans des groupes spécifiés, produisant ainsi un tableau 2D qui représente la densité des données dans diverses régions du plan.

Pour mettre en œuvre cette approche, suivez ces étapes :

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Define your scatter plot data
x = [x1, x2, ..., xn]
y = [y1, y2, ..., yn]

# Generate a heatmap using histogram2d
heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=50)

# Specify the extent of the heatmap
extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]

# Plot the heatmap
plt.imshow(heatmap.T, extent=extent, origin='lower')
plt.show()

En ajustant le paramètre bins, vous pouvez contrôler la résolution de votre heatmap. Par exemple, bins=(512, 384) générera une carte thermique à plus haute résolution (512x384).

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!