Matplotlib 合并多个热力图

在本文中，我们将介绍如何使用 Matplotlib 中的函数和工具将多个热力图合并成一个更大的热力图。

热力图常用于可视化数据中的密度。通过对一组数据进行聚合和加权，我们可以生成一个图形，用颜色来表示数据点的浓度。而将多个热力图合并则可以创建更详细和更全面的图像。

准备工作

在开始合并热力图之前，我们需要准备一些数据和绘图工具。

首先，我们需要导入 Matplotlib 和 NumPy。我们还将使用 Scikit-learn 库的 make_blobs 函数生成模拟数据集。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.datasets import make_blobs

# Generate simulated data
X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=5, cluster_std=1.0, random_state=42)

接下来，我们要为每个数据点计算它在每个热力图中的值。这可以通过计算每个数据点到热力图中心的距离，并将距离映射到值范围中来实现。我们可以使用以下代码定义一个函数，该函数将数据点和热度图中心作为输入，返回数据点的值。

def compute_values(X, centers, max_value=1):
    distances = np.sqrt(((X - centers[:, np.newaxis])**2).sum(axis=2))
    values = (1 - distances / distances.max()) * max_value
    return values

假设我们有三个中心点，我们可以使用以下代码计算每个数据点在三个热力图中的值。

centers = np.array([[3, 3], [-3, 3], [0, -3]])
values1 = compute_values(X, centers[[0]])
values2 = compute_values(X, centers[[1]])
values3 = compute_values(X, centers[[2]])

接下来，我们可以将每个热力图随机绘制在数据点上，如下所示。

# Generate heatmaps
heatmap1 = plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=values1, cmap='Reds', alpha=0.5)
heatmap2 = plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=values2, cmap='Blues', alpha=0.5)
heatmap3 = plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=values3, cmap='Greens', alpha=0.5)

plt.legend((heatmap1, heatmap2, heatmap3), ('Heatmap 1', 'Heatmap 2', 'Heatmap 3'))
plt.show()

这将生成包含三个独立热力图的图像。

合并热力图

在我们生成组成每个单独热力图的值之后，我们将得到三个单独热力图。为了将它们合并成一个图像，我们需要使用一些 Matplotlib 工具。

首先，我们可以使用 fig.add_subplot() 函数创建一个包含多个 subplot 的图像，然后将每个热力图绘制到其中一个 subplot 中。我们还可以使用 Colorbar 工具为图像添加颜色刻度。

fig = plt.figure(figsize=(12, 5))

# Create subplots
ax1 = fig.add_subplot(131)
ax2 = fig.add_subplot(132)
ax3 = fig.add_subplot(133)

# Generate heatmaps
heatmap1 = ax1.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=values1, cmap='Reds', alpha=0.5)
heatmap2 = ax2.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=values2, cmap='Blues', alpha=0.5)
heatmap3 = ax3.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=values3, cmap='Greens', alpha=0.5)

# Add colorbars
cbar1 = fig.colorbar(heatmap1, ax=ax1)
cbar1.set_label('Values')
cbar2 = fig.colorbar(heatmap2, ax=ax2)
cbar2.set_label('Values')
cbar3 = fig.colorbar(heatmap3, ax=ax3)
cbar3.set_label('Values')

# Add title and labels
fig.suptitle('Combined Heatmaps', fontsize=16)
ax1.set_title('Heatmap 1')
ax2.set_title('Heatmap 2')
ax3.set_title('Heatmap 3')
ax1.set_xlabel('X')
ax1.set_ylabel('Y')

plt.show()

这将生成一个包含三个独立热力图的合成图像。每个子图中的颜色刻度是独立的，因此它们可以分别调整。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用 Matplotlib 中的函数和工具将多个热力图合并成一个更大的热力图。我们计算了每个数据点在每个热力图中的值，并将它们绘制在不同的子图中。通过为绘图添加颜色刻度，我们可以创建具有详细信息和全面视角的图像。Matplotlib 中的这些工具对于可视化密度和聚类数据非常有用，可以帮助理解和分析大型数据集。