如何用Python中的离散数据集创建3d热图？
我有一个格式为[（X1，Y1，Z1，VALUE1），（X2，Y2，Z2，VALUE2）…]的大型数据集。这些点的几何形状是圆柱体的表面，而有许多离散点，它们远不及完整的网格。
我想创建一个基本绘图，在该绘图中，根据其值的高低为每个点赋予颜色的强度（如热图），然后将颜色平滑到一定程度以创建具有粘性的表面，而不是离散点
我目前正在使用matplotlib，但是，如有必要，我还将使用其他库。
我已经研究了表面图和Tri-
Surface图，但似乎都没有达到我想要的效果（尽管plot_trisurf（）的文档有点令人困惑，因此也许仍然可行）。我也看了这篇文章：matplotlib中的3D离散热图。
并且虽然设置基本相同，但我希望有一个更具凝聚力的曲面图，而不是3d
Tetris设置。最初的答案似乎很接近我想要的解决方案，但是，我希望颜色基于VALUE而不是Z，并且如果可能的话，可以在各部分之间进行颜色平滑。
问题答案：
取决于点云的密度，您也许可以使用此方法获得所需的结果（调整大小参数s，以使其最适合您的数据）：
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.scatter(X, Y, Z, c=Value, lw=0, s=20)
plt.show()
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问题内容： 我有一组X，Y数据点（约10k），很容易将其绘制为散点图，但我想将其表示为热图。 我浏览了MatPlotLib中的示例，它们似乎都已经从热图单元格值开始以生成图像。 有没有一种方法可以将所有不同的x，y转换为热图（其中x，y的频率较高的区域会“变暖”）？ 问题答案： 如果你不想要六角形，可以使用的函数： 这将产生的热图。如果你想要，则可以拨打。
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问题内容： 我用这里的数据，用seaborn和 熊猫。 代码： 从csv文件中可以看到，它包含3个离散值：0、-1和1。我 想要一个离散的图例而不是色条。将0标记为A、-1标记为B和1 作为C.我怎么做？ 问题答案： 好吧，要做到这一点肯定不止一种方法。在这种情况下， 由于只需要三种颜色，我会选择自己的颜色创建一个 而不是使用“cubehelix\u palete”生成它们。 如果有足够的颜色来保
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使用 python 把上面的 json 转成点图，把 json 是 list[list[dict]] 的，把 dict 里面的 pts 作为纵坐标，把 list 的 index 作为横坐标 然后我写了下面的代码 渲染出来的图如下 对于上面的图，我希望可以输出 [0,900]->[0,900] 和 [900,1550]->[1200,1550] 对于上面的图，我希望可以输出 [0,900]->[0,
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操作步骤： ①在"图层管理"模块，选择一个带有数据的标注图层，点击"样式设置"。 ②在样式设置中选择"热力图"样式（可以进行渲染半径、配色方案、权重设置、时间序列、开启图例设置），指定显示主题及风格后，应用即可。 提示： 1）渲染半径：生成热力缓冲区范围的大小，半径越大，覆盖的范围越大。最小值为1，最大值为20。 2）配色方案：显示风格，目前支持四种，暂不支持自定义。 3）权重设置：默认为无，按照
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