【python资料】热图和Matplotlib.imshow()函数

一、说明

Matplotlib是一个强大的Python数据可视化库，可以绘制各种类型的图形，其中包括热图。热图通常用于表现数据的分布和趋势。本文用一个简单的例子，告诉大家用Matplotlib绘制热图的基本操作语句。

二、热图的概念

2.1 基本概念

热图（heatmap）是数据分析的常用方法，通过色差、亮度来展示数据的差异、易于理解。Python在Matplotlib库中，调用imshow()函数实现热图绘制。
参考资料：http://matplotlib.org/users/image_tutorial.html

2.2 热图绘制方法

一般化例子代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.rand(10, 10)

# 绘制热图
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(data)

# 设置刻度
ax.set_xticks(np.arange(10))
ax.set_yticks(np.arange(10))

# 将刻度标签替换为数组值
ax.set_xticklabels(np.arange(1, 11))
ax.set_yticklabels(np.arange(1, 11))

# 添加颜色条
cbar = ax.figure.colorbar(im, ax=ax)

# 设置图形标题
ax.set_title("Heatmap Example")

# 显示图形
plt.show()

这段代码将随机生成一个10×10的数组，并将其用作热图的数据。然后，我们创建一个图形和一个轴对象，并使用Matplotlib中的imshow函数将数据绘制为一个热图。设置刻度和刻度标签以显示数据的行和列，添加一个颜色条以表示数据范围，并设置图形标题。最后，我们使用show函数显示热图。

三、imshow函数说明

3.1 函数原型

imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.0, imlim=None, resample=None, url=None, hold=None, data=None, **kwargs)

3.2 函数参数表

参数名称	参数作用	备注
X	二维数组，表示要显示的图像。 X变量存储图像，可以是浮点型数组、unit8数组以及PIL图像，如果其为数组，则需满足一下形状： (1) MN 此时数组必须为浮点型，其中值为该坐标的灰度； (2) MN3 RGB（浮点型或者unit8类型） (3) MN*4 RGBA（浮点型或者unit8类型）	输入
cmap=None	颜色映射。常见的有 `'viridis'`, `'jet'`, `'gray'` 等。 hot 从黑平滑过度到红、橙色和黄色的背景色，然后到白色。 cool 包含青绿色和品红色的阴影色。从青绿色平滑变化到品红色。 gray 返回线性灰度色图。 bone 具有较高的蓝色成分的灰度色图。该色图用于对灰度图添加电子的视图。 white 全白的单色色图。 spring 包含品红和黄的阴影颜色。 summer 包含绿和黄的阴影颜色。 autumn 从红色平滑变化到橙色，然后到黄色。 winter 包含蓝和绿的阴影色。
`interpolation`	插值方式。常见的有 `'nearest'`, `'bicubic'` 等。
`aspect`	图像长宽比。
`vmin`	图像的颜色最小值。
`vmax`：	图像的颜色最大值。
alpha	透明度
origin	坐标轴原点的位置。可以设置为`upper`或`lower`。
extent	控制显示的数据范围。可以设置为`[xmin, xmax, ymin, ymax]`
shape
`origin`：	坐标轴原点的位置。可以设置为`upper`或`lower`。
`extent`	`extent`：控制显示的数据范围。可以设置为`[xmin, xmax, ymin, ymax]`。
`filternorm 和 filterrad`：	用于图像滤波的对象。可以设置为`None`、`antigrain`、`freetype`等。
`imlim`	用于指定图像显示范围。
`resample`：	用于指定图像重采样方式。
`url`	用于指定图像链接。

四、imshow使用案例

显示二维高斯分布的blob图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import stats
# 资料 https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.gaussian_kde.html

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


mean = [0,0]
cov = [[1,1],[1,2]]
x,y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 10000).T
# 拟合数组维度
data = np.vstack([x, y])
kde =  stats.gaussian_kde(data)


# 用一对规则的网络数据进行拟合
xgrid = np.linspace(-3.5, 3.5, 200)
ygrid = np.linspace(-6, 6, 200)
Xgrid, Ygrid = np.meshgrid(xgrid, ygrid)
Z = kde.evaluate(np.vstack([Xgrid.ravel(), Ygrid.ravel()]))

# 画出结果图
plt.imshow(Z.reshape(Xgrid.shape),
           origin='lower',aspect='auto',
           extent=[-3.5, 3.5, -6, 6],cmap='Blues')
plt.xlabel('速度')
plt.ylabel('位置')
plt.show()

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