Python 如何绘制二维点的连续热图

我有这样一个数据集：

import numpy as np
x, y = np.meshgrid(np.arange(0, 100, 1), np.arange(0, 100, 1))
loc = np.array([x.flatten(), y.flatten()]).T
vals = np.random.rand(10000).reshape(100, 100)

或者使用更结构化的分布：

vals = mvn.pdf(loc,[50, 24], np.array([[ 5 , -2 ], [-2 ,  7]])) + \
       mvn.pdf(loc, [20, 60], np.array([[20, 30], [40, 90]])) + \
       0.4
vals = vals / max(vals)
vals = vals.reshape(100, 100)

我的所有值都在[0,1]刻度上。我想以连续的方式绘制VAL的分布。我想到的是一种热图，它会根据一个值不断改变颜色。就我所知，我唯一的想法是plt.contour，然而，我对结果并不满意

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在

matplotlib

中我有哪些备选方案？如何在第二个

VAL

的情况下使其“更连续”？

我最近在二维图形中使用了这个程序。如果要设置动画，需要执行以下操作：

import random #I used this for my data

import matplotlib.pyplot as plt   #Used to plot data
from matplotlib.animation import FuncAnimation   #Animation function from matplotlib

x_vals = list()  #Your data my x y preset lists
y_vals = list()

def Animate(I): #Create an animation function
    #Below I create my randomized data over time
    x_vals.append(random.randint(0,5))
    y_vals.append(random.randint(0,5))
    #The following create the graph
    plt.cla() #This clears the graph color such that you don't have issues with randomized colors
    plt.plot(x_vals, y_vals) #This plots the data, use whatever function you want for this

ani = FuncAnimation(plt.gcf(), Animate, interval=100) #The following "Animates" the graph
#Your interval is in ms

plt.tight_layout() #Nicer layout for data, likely not needed in your code
plt.show() #Shows the plot

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我不明白。对数据进行平滑处理然后进行绘图是否有效？对于均匀的随机分布，我看不出您的确切期望值。注意：如果您想要更好的“热图”，可以使用camp，我为RAMPIS-C模型提供的一些3d绘图代码如下：注：如果您想要更好的“热图”，可以使用camp，我为我的RAMPIS-C模型提供的一些3d图形代码如下：surf=ax。plot_surface（X，Y，Z，cmap=cm.coolwarm，linewidth=0，antialiased=False）cmap将创建一个热图效果。对于创建曲面，您可能需要创建一个3d图形，我不知道matplotlib如何创建一个2d图形，其精度类似于等高线的热图，因此使用3d图形可能是matplotlib中的唯一选择