Matplotlib의 `histogram2d` 기능을 사용하여 산점도 데이터를 히트맵으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

Histogram2D를 사용하여 산점도 데이터를 히트맵으로 변환

데이터 시각화의 세계에서 산점도는 데이터 포인트의 간결한 표현을 제공합니다. 2차원 평면. 그러나 밀도가 높은 데이터를 처리할 때는 빈도나 강도가 더 높거나 낮은 영역을 나타내는 히트맵으로 데이터를 시각화하는 것이 더 효과적일 수 있습니다.

원시 산점도 데이터를 변환하려는 경우 (X, Y)를 Matplotlib을 사용하여 히트맵으로 변환하면 NumPy 라이브러리의 histogram2d 함수가 편리한 솔루션을 제공합니다. 이 기능은 지정된 저장소 내에서 데이터 포인트의 발생을 집계하고 평면의 다양한 영역에서 데이터 밀도를 나타내는 2D 배열을 생성하여 히트맵 생성을 용이하게 합니다.

이 접근 방식을 구현하려면 다음 단계를 따르세요. :

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()

bins 매개변수를 조정하여 히트맵의 해상도를 제어할 수 있습니다. 예를 들어, bins=(512, 384)는 고해상도(512x384) 히트맵을 생성합니다.

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