使用散点数据集生成热图

我有一组 X,Y 数据点（大约 10k），很容易绘制为散点图，但我想将其表示为热图。

我查看了 Matplotlib 中的示例，它们似乎都已经从热图单元格值开始生成图像。

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”）？

如果你不需要六边形，你可以使用numpy的histogram2d功能：

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()

这将生成 50x50 的热图。如果你想要，比如说，512x384，你可以把bins=(512, 384)在通话中histogram2d.

Example: