圆形热图 Python

圆形热图是一种常见的数据可视化方式，它通常用于展示数据的分布和密度等信息。在 Python 中，我们可以使用 matplotlib 中的 pcolormesh 方法绘制圆形热图。

准备数据

首先我们需要准备一些数据，这里以一个二维正态分布为例：

import numpy as np

# 生成随机数据
x, y = np.random.normal(size=(2, 1000))

# 计算二维正态分布
z = np.exp(-(x ** 2 + y ** 2) / 2) / (2 * np.pi)

绘制圆形热图

接下来我们可以使用 pcolormesh 方法绘制圆形热图。此方法需要传入两个二维数组，分别表示 x 轴和 y 轴坐标。我们可以使用 numpy 中的 linspace 方法生成一个均匀分布的数组，然后通过 meshgrid 方法生成 x、y 坐标的网格：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成 x、y 坐标的网格
x_grid, y_grid = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 200),
                             np.linspace(-3, 3, 200))

# 绘制圆形热图
plt.pcolormesh(x_grid, y_grid, z.reshape(x_grid.shape), cmap='jet')
plt.colorbar()  # 添加颜色条
plt.show()

运行程序后会生成类似如下的圆形热图：

更多选项

在绘制圆形热图时，我们还可以设置许多参数来控制图像的样式和颜色。下面是一些常见的参数及其说明：

• cmap：颜色映射表，常见有 'jet'、'viridis'、'coolwarm' 等。
• vmin、vmax：热图的最小值和最大值，不在这个范围内的值将使用颜色映射表的最小值和最大值代替。
• linewidths：网格线的宽度。
• edgecolors：网格线的颜色。
• alpha：透明度。
• shading：颜色填充模式，常见有 'flat'、'gouraud' 等。

我们可以根据需求设置这些参数，以达到更好的可视化效果。

总结

本文介绍了如何使用 Python 绘制圆形热图，包括准备数据、绘制热图和设置参数等内容。圆形热图可以帮助我们更好地理解数据的分布和密度等信息，是常见的数据可视化方式之一。