matplotlib 中的密度图（热图）

Question

我有一个坐标列表：

y,x
445.92,483.156
78.273,321.512
417.311,204.304
62.047,235.216
87.24,532.1
150.863,378.184
79.981,474.14
258.894,87.74
56.496,222.336
85.105,454.176
80.408,411.672
90.656,433.568
378.027,441.296
433.964,290.6
453.606,317.648
383.578,115.432
128.232,312.496
116.276,93.536
94.072,222.336
52.226,327.308
321.663,187.56
392.972,279.008

我想使用 matplotlib 根据这些点绘制密度图（或热图）。我正在使用 pcolormesh 和 contourf。 我的问题是 pcolormesh 的间距大小不同：

这是代码：

x, y = np.genfromtxt('pogba_t1314.csv', delimiter=',', unpack=True)

#print(x[1], y[1])
y = y[np.logical_not(np.isnan(y))]
x = x[np.logical_not(np.isnan(x))]
k = gaussian_kde(np.vstack([x, y]))
xi, yi = np.mgrid[x.min():x.max():x.size**0.5*1j,y.min():y.max():y.size**0.5*1j]
zi = k(np.vstack([xi.flatten(), yi.flatten()]))

fig = plt.figure(figsize=(9,10))
ax1 = fig.add_subplot(211)


ax1.pcolormesh(xi, yi, zi.reshape(xi.shape), alpha=0.5)

ax1.plot(y,x, "o")
ax1.set_xlim(0, 740)
ax1.set_ylim(515, 0)

#overlay soccer field
im = plt.imread('statszone_football_pitch.png')
ax1.imshow(im, extent=[0, 740, 0, 515], aspect='auto')


fig.savefig('pogba1516.png')

这里是 csv 文件的链接：https://dl.dropboxusercontent.com/u/12348226/pogba_t1314.csv

Answer 1

这有望让您走上正轨，但我绝对建议您阅读 pcolor 和 pcolormesh 的文档。

您已评论# Plot the density map using nearest-neighbor interpolation，但由于Z 是一维数组，因此您没有任何用于密度图的二维密度数据。使用np.histogram2d 可以最轻松地创建密度图，我将在下面使用您的数据进行说明。

Z, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y)

Z 现在是一个二维数组，其中包含有关 x、y 坐标分布的信息。这个分布可以用pcolormesh 来绘制，像这样

plt.pcolormesh(xedges, yedges, Z.T)

在获得与您发布的图像类似的图像之前，有一种方法可以解决，但它应该可以解释您的错误并帮助您走上正轨。

更新：获得更好、更平滑的密度图

假设您有两个一维数组，x 和 y，您可以使用核密度估计通过以下方式获得更好的热图 [reference]，

from scipy.stats.kde import gaussian_kde

k = gaussian_kde(np.vstack([x, y]))
xi, yi = np.mgrid[x.min():x.max():x.size**0.5*1j,y.min():y.max():y.size**0.5*1j]
zi = k(np.vstack([xi.flatten(), yi.flatten()]))

现在您可以使用 pcolormesh 或 contourf 绘制高斯 KDE，具体取决于您所追求的效果/美学类型

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(7,8))
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212)

# alpha=0.5 will make the plots semitransparent
ax1.pcolormesh(xi, yi, zi.reshape(xi.shape), alpha=0.5)
ax2.contourf(xi, yi, zi.reshape(xi.shape), alpha=0.5)

ax1.set_xlim(x.min(), x.max())
ax1.set_ylim(y.min(), y.max())
ax2.set_xlim(x.min(), x.max())
ax2.set_ylim(y.min(), y.max())

# you can also overlay your soccer field
im = plt.imread('soccerPitch.jpg')
ax1.imshow(im, extent=[x.min(), x.max(), y.min(), y.max()], aspect='auto')
ax2.imshow(im, extent=[x.min(), x.max(), y.min(), y.max()], aspect='auto')

我得到这张图片：