网格/网格上的气泡图加权二维散点图数据

Question

我有一组二维“原始”数据点，以数组的形式，即：

[[0, 0, 1, 0, 0],
 [0, 1, 2, 1, 0],
 [1, 2, 4, 2, 1],
 [0, 1, 2, 1, 0],
 [0, 0, 1, 0, 0]]

数据表示二维空间中的圆形“质量分布”图。x-y坐标表示数据点的x-y分布，每个x-y坐标处的值是在该数据点处测量的质量/强度。

我想绘制这个数据，只使用Python（仅在积分x-y交叉点），就像下面的图一样，但是使用我自己的x-y散点图数据，而不是绘制2D线/函数。

此外，我想结合另一个SO问题中的“指定点大小”逻辑，这允许我在“每个样本/值”的基础上指定点大小，即：

如何组合上述逻辑以呈现如下数据集：

[[0, 0, 1, 0, 0],
 [0, 1, 2, 1, 0],
 [1, 2, 4, 2, 1],
 [0, 1, 2, 1, 0],
 [0, 0, 1, 0, 0]]

如何重新使用上述数据集生成相同数据（即连续域、连续范围、连续值）的热图？

或者，更像这样：

Answer 1

您可以通过首先创建一个meshgrid来定义x和y坐标，然后使用data数组来定义点的大小。由于大小为0，0的条目将不会显示。我正在使用100的重缩放因子来放大这些点。

完整的工作代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.array([[0, 0, 1, 0, 0],
 [0, 1, 2, 1, 0],
 [1, 2, 4, 2, 1],
 [0, 1, 2, 1, 0],
 [0, 0, 1, 0, 0]])

mesh = np.arange(len(data))
x, y = np.meshgrid(mesh, mesh)
plt.scatter(x, y, s=data*100)
plt.xticks(range(len(data))) # To put ticks at integer values
plt.yticks(range(len(data))) # To put ticks at integer values
plt.show()

生成热图

import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt

# data here

x, y = np.meshgrid(np.arange(len(data)), np.arange(len(data)))
plt.scatter(x, y, s=data*100, c=data, cmap=cm.Oranges)
plt.xticks(range(len(data)))
plt.yticks(range(len(data)))