Bagaimana untuk Menukar Data Plot Taburan menjadi Peta Haba Menggunakan Fungsi `histogram2d` Matplotlib?

Menukar Data Plot Taburan ke Peta Haba Menggunakan Histogram2D

Dalam dunia visualisasi data, plot serakan menyediakan perwakilan ringkas titik data pada satah dua dimensi. Walau bagaimanapun, apabila berurusan dengan data berketumpatan tinggi, mungkin menjadi lebih berkesan untuk memvisualisasikan data sebagai peta haba, yang menggambarkan kawasan dengan frekuensi atau keamatan yang lebih tinggi dan lebih rendah.

Jika anda ingin mengubah data plot taburan mentah anda (X, Y) ke dalam peta haba menggunakan Matplotlib, fungsi histogram2d daripada perpustakaan NumPy menawarkan penyelesaian yang mudah. Fungsi ini memudahkan penciptaan peta haba dengan mengira kejadian titik data dalam tong yang ditentukan, menghasilkan tatasusunan 2D yang mewakili ketumpatan data dalam pelbagai kawasan satah.

Untuk melaksanakan pendekatan ini, ikut langkah ini :

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()

Dengan melaraskan parameter tong, anda boleh mengawal peleraian peta haba anda. Sebagai contoh, bins=(512, 384) akan menjana peta haba beresolusi tinggi (512x384).

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menukar Data Plot Taburan menjadi Peta Haba Menggunakan Fungsi `histogram2d` Matplotlib?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!