主要问题：
我写了一个小的光线追踪代码。这称为前向光线追踪，因此光线实际上是在光源处产生的，传播到唯一的镜子并被反射。随后，我计算每条射线与我选择的平面（我称之为探测器）的交点。我在探测器上得到的，将每个命中打印为一个像素，是（x，y）的散点图。像这个：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
x = np.zeros(1000)
y = np.zeros(1000)
for i in range(len(x)):
x[i] = random.random()
y[i] = random.random()
plt.plot(x,y,'k,')
plt.show()
现在我正在寻找一种方法将点击的密度分布（强度）表示为平滑图像，就像这个一样。
因此每个像素的灰度应该与周围斑块的密度相对应。但看起来像我需要的一切都是针对像 z=f(x,y) 这样的 3d 数组。
还尝试了 hexbin()，但它不够平滑，对于非常小的垃圾箱，它变得太慢，而且只类似于我所拥有的。
那么有什么我可以使用的吗？
次要问题：
我以某种方式需要添加另一个维度，因为我对入射光线的平行性感兴趣。一种选择是将其定义如下：
a = 入射光线与探测器法线之间的角度
b = 入射光线与 yz 平面之间的角度（光线大致平行于该平面传播）
该数量的平均值
每次命中的平均值的偏差
我想通过向灰度添加颜色将这两种信息合并到一个图中。这可行吗？
我是编程新手，任何提示、解释或替代想法将不胜感激。
