如何在 Python 中使用 numpy.histogram2d 将散点数据转换为热图？

如何在 Python 中将散点数据转换为热图

使用代表大量数据点的散点图时，它可能会很有用将数据可视化为热图。这样可以更轻松地识别数据集中的区域。

尽管 Matplotlib 中提供了全面的热图生成示例，但这些示例通常假设存在预定义的单元格值。本文解决了对将一组无组织的 X,Y 点转换为热图的方法的需求，其中坐标频率较高的区域显得更温暖。

使用 numpy.histogram2d 的解决方案

如果不需要六边形热图，numpy 的 histogram2d 函数提供了替代解决方案。使用方法如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate sample data
x = np.random.randn(10_000)
y = np.random.randn(10_000)

# Create a heatmap using histogram2d
heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=50)
extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]

# Plot the heatmap
plt.imshow(heatmap.T, extent=extent, origin='lower')
plt.colorbar()  # Add a colorbar to indicate heatmap values
plt.show()

此代码将创建数据点的 50x50 热图表示。通过调整 bins 参数，可以自定义热图的大小。例如，bins=(512, 384) 将生成 512x384 热图。

通过利用 numpy.histogram2d 的强大功能，可以将分散数据转换为热图，从而提供有关数据分布的宝贵见解积分。

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