python中的热图表示给定矩形区域中的（x，y）坐标

Question

假设我们有 x,y 坐标作为输入，其中 x 在范围 (0,300) & y 在范围 (0,400) 我想将所有这些坐标绘制为宽度介于 (0,300) 和之间的矩形网格中的热图(0,400) 之间的高度。

使用 seaborn 或 matplotlib，我可以绘制散点图，但很难将这些点绘制为热图。

x = numpy.random.randint(0, high=50, size=5000, dtype='l')
y = numpy.random.randint(0, high=50, size=5000, dtype='l')

因此，如果我的样本大小是 5000 个点，并且所有点都几乎在 x as (0,50) & y as (0,50) 的范围内，在 300x400 的矩形空间中表示它们应该证明 50x50 空间中的坐标密度最高.

有人可以指导我如何表示这些数据吗？

为了测试和绘制散点图，我使用了 seaborn 的 lmplot 函数。

df = pd.DataFrame()

df['x'] = pd.Series(numpy.random.randint(0, high=320, size=5000, dtype='l'))
df['y'] = pd.Series(numpy.random.randint(0, high=480, size=5000, dtype='l'))
sns.set_style('whitegrid')
sns.lmplot('x','y',data=df,
       palette='coolwarm',size=10,fit_reg=False)
plt.show()

Answer 1

似乎这里想要的是一个二维直方图。这可以使用 绘制plt.hist2d。

例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.rayleigh(50, size=5000)
y = np.random.rayleigh(50, size=5000)


plt.hist2d(x,y, bins=[np.arange(0,400,5),np.arange(0,300,5)])

plt.show()