Python 从txt文件创建heatmap2d

我已经设置了2d数据30K作为txt文件

  X       Y
2.50    135.89
2.50    135.06
2.50    110.85
2.50    140.92
2.50    157.53
2.50    114.61
2.50    119.53
2.50    154.14
2.50    136.48
2.51    176.85
2.51    147.19
2.51    115.59
2.51    144.57
2.51    148.34
2.51    136.73
2.51    118.89
2.51    145.73
2.51    131.43
2.51    118.17
2.51    149.68
2.51    132.33

我用gnuplot绘制了散点图，但我想表示为热图2D或密度分布。 我查看了MatPlotLib或R中的示例，它们似乎都是从随机数据开始生成图像的

我尝试了这些代码，得到了如下错误

历史，边=历史图[x，y]，箱子，范围，赋范，权重

AttributeError：箱子的尺寸必须等于样本x的尺寸。 脚本终止

是否有任何方法可以打开txt文件并在gnuplot、matplotlib中打印此数据。 我的散点图是这样的

我想显示这张图片作为等高线图或密度图与颜色代码栏。 我的x轴范围为2.5-3.5 y轴在110-180范围内

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我有30k个数据点

以下是如何使用Python预处理和gnuplot绘图

变式1 第一个变体与gnuplot的pm3d打印样式配合使用。这允许对直方图数据进行很好的插值，从而使图像看起来更平滑。但可能会给大型数据集带来问题，这也取决于输出图像格式，请参见变体2

Python脚本process.py使用numpy.histogram2d生成直方图，输出保存为gnuplot的非均匀矩阵格式

要打印，只需运行以下gnuplot脚本：

reset
set terminal pngcairo
set output 'test.png'
set autoscale xfix
set autoscale yfix
set xtics out
set ytics out
set pm3d map interpolate 2,2 corners2color c1
splot '< python process.py' nonuniform matrix t ''

reset
set terminal pngcairo
set output 'test2.png'
set autoscale xfix
set autoscale yfix
set xtics out
set ytics out
plot '< python process2.py' nonuniform matrix with image t ''

要打印，只需运行以下gnuplot脚本：

reset
set terminal pngcairo
set output 'test.png'
set autoscale xfix
set autoscale yfix
set xtics out
set ytics out
set pm3d map interpolate 2,2 corners2color c1
splot '< python process.py' nonuniform matrix t ''

reset
set terminal pngcairo
set output 'test2.png'
set autoscale xfix
set autoscale yfix
set xtics out
set ytics out
plot '< python process2.py' nonuniform matrix with image t ''

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可能有一些地方需要改进，尤其是在Python脚本中，但它应该可以工作。我不会发布结果图像，因为它看起来很难看，因为您显示的数据点很少

如果您愿意在Python中完成所有工作，您可以在一个脚本中计算直方图并构建等高线图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# load the data
M = np.loadtxt('datafile.dat', skiprows=1)

# compute 2d histogram
bins_x = 100
bins_y = 100
H, xedges, yedges = np.histogram2d(M[:,0], M[:,1], [bins_x, bins_y])

# xedges and yedges are each length 101 -- here we average
# the left and right edges of each bin
X, Y = np.meshgrid((xedges[1:] + xedges[:-1]) / 2,
                   (yedges[1:] + yedges[:-1]) / 2)

# make the plot, using a "jet" colormap for colors
plt.contourf(X, Y, H, cmap='jet')

plt.show()  # or plt.savefig('contours.pdf')

我刚刚整理了一些由2个高斯组成的测试数据，得到了这个结果：

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您无法在gnuplot本身中创建密度分布，这只能在1D中使用平滑kdensity。如果要使用gnuplot绘制数据，必须使用其他工具（例如Python）对数据进行预处理。此脚本正在工作，但它给出的散点图不是密度图或histogram2d。我想从histogram2d绘制等高线图。不，脚本给出的是密度图。在您看来，是什么使process.py生成的直方图成为散点图而不是直方图？等高线图和热图是完全不同的。您希望只绘制等高线，还是同时绘制曲面，或者其他什么？也许你应该发布一个示例图像，或者显示你真正想要的URL…上面的脚本是用python运行的。对不起，你把事情搞砸了！你的答案应该是真实的吗？那么请在答案中输入代码，而不是作为注释。还是你的另一个问题？使用我的gnuplot脚本应该会得到完全相同的结果。如果没有，请将完整的数据文件上传到某处。