我正在使用numpy的histogram2d函数来计算两个变量的二维直方图的视觉表示中的值: H, xedges, yedges = np.histogram2d(Z[:,0], Z[:,1], bins=100) 其中Z是一个numpy矩阵 我遇到的错误是: Traceback (...
我有一组X、Y数据点(约10k),很容易绘制成散点图,但我想把它们表示为热力图。 我查看了Matplotlib中的示例,它们似乎都已经开始用热力图单元格值生成图像。 是否有一种方法可以将一堆不同的x、y转换为热力图(其中具有更高频率的x、y区域会更“热”)?
我试图理解2D直方图的价值。 我有两个相同长度的NumPy数组X和Y(每个数组中都是浮点数)。 例如,X的前10个值为:[88, 193, 60, 98, 78, 100, 75, 76, 130] 而Y为:[18. , 9. , 36.1, 18.5, 34.3, 32.9, 32.2...
我想知道是否可以这样做。我已经尝试使用numpy logspace显式设置bin,还尝试将xscale设置为“log”。但这两个选项都无效。有人试过吗? 我只需要一个X轴为对数坐标轴,Y轴为线性坐标轴的二维直方图。
这些数据是天空中物体的坐标,例如如下: import pylab as plt import numpy as np l = np.random.uniform(-180, 180, 2000) b = np.random.uniform(-90, 90, 2000) 我想做一个二维直方...
我对numpy不熟悉,我有一个二维对象数组需要分成更小的矩阵并计算每个矩阵中对象数量以制作热图。我按照此线程的答案创建了简单数组的分组和计数,但不知道如何扩展到二维。以下是我目前的代码: data_matrix = numpy.ndarray((500,500),dtype=float) #...