利用matplotlib画热力图并保存

最新推荐文章于 2024-09-22 16:58:21 发布
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分类专栏： Learning notes Solution
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在用TensorFlow做实验输出的响应图是numpy数据格式，用plt.clorbar会加上热力图的图例，代码如下：

plt.imshow(reponse_map)
plt.colorbar()
# 保存图片
fig = plt.gcf()
plt.margins(0,0)
fig.savefig('reponse_map.png', dpi=500, bbox_inches='tight')  # dpi越高越清晰
plt.show()

bin

Python：使用Matplotlib绘制热力图（附完整源代码）
学习使你进步。
05-03 1828
在这个例子中，我们选择了一个名为“YlOrRd”的内置颜色映射函数。因为我们使用的是随机数据，所以每次运行这段代码都会得到不同的图像。热力图是一种可视化工具，用于显示数据矩阵中的数值。通常，颜色映射函数用于将数据值映射到颜色空间，而热力图的颜色就代表着数据的大小。在Python中，我们可以使用Matplotlib库来绘制热力图。总的来说，使用Matplotlib绘制热力图是非常简单的。最后，我们调用colorbar函数来添加一个色条，以便更好地理解热力图的颜色与数据的对应关系。
基于Cesium的二维热力图/三维热力图
t44274124的博客
02-27 104
三维热力图通过色彩渐变与高度维度的叠加，将数据分布以立体可视化形式呈现，有效提升信息密度与分析效率。其核心作用在于直观揭示数据的空间聚集特征、动态变化趋势及多维度关联关系，尤其适用于复杂场景的全局洞察与细节探索。在城市规划领域，三维热力图可叠加人口密度、交通流量等数据，辅助识别区域发展潜力与资源配置矛盾；商业分析中，通过消费热力分布定位高价值客群聚集地，优化网点布局等。
【画图】Python绘制热力图方法以及保存不全问题（seaborn.heatmap）
m0_37929824的博客
06-21 1万+
0 前言 鉴于Matlab画图已经被封，自此画图战线全部转移到Python上来，这篇博客描述了Python画热力图的方法以及我踩到的坑。 1 程序 1.1 导入包 这里使用seaborn的heatmap函数绘制 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns 1.2 载入CSV文件 这里替换自己要画的矩阵，选择好index_col。及矩阵的每一行每一列是什么，要考虑好。 df_2 = pd.read_csv
使用matplotlib绘制热图(heatmap)
热门推荐
coder_Gray的博客
08-20 6万+
python常用的绘图库就是matplotlib，今天在给公司绘图时，偶然间发现matplotlib可以绘制热图，并且十分简洁，拿出来跟大家分享一下。（由于涉及到公司数据问题，这里采用随机数生成数据进行实验） import random from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import cm from matplotlib ...
Matplotlib热力图的创意绘制指南
一键难忘的博客
02-04 4849
热力图在数据可视化中广泛应用，而Matplotlib作为Python中最流行的绘图库之一，提供了丰富的功能来创建各种炫酷的热力图。本文将深入探讨Matplotlib绘制不同类型热力图的参数，并通过实例演示它们的应用。
matplotlib画热力图
Caiqiudan的博客
07-05 534
计算相关系数 画图 sns.heatmap(bo.corr())
Matplotlib绘制热力图
2301_80744520的博客
09-22 2154
热力图（Heatmap）是一种使用颜色来表示数值强度的数据可视化工具。
Matplotlib画各种图
学海无涯
06-28 2万+
matplotlib(条形图) 看本文前，请看matlplotlib使用教程https://blog.youkuaiyun.com/kun1280437633/article/details/80370622，有基础请忽略 一、简单垂直条形图 案例一：直辖市GDP水平 中国的四个直辖市分别为北京市、上海市、天津市和重庆市，其2017年上半年的GDP分别为12406.8亿、13908.57亿、9...
【OpenCV实现图像：OpenCV利用Python创作热力图】
weixin_47869094的博客
11-20 2220
热力图是一种强大的统计图表，通过对数据进行色彩映射，直观展示了数据分布的热度和密度。在绘制热力图时，关键在于指定颜色映射的规则，这决定了图中不同数值的呈现方式。通常，较大的数值以深色或偏暖的色彩表示，而较小的数值则以浅色或偏冷的色彩呈现，从而使观察者能够迅速理解数据的相对大小和趋势。该操作的关键步骤是将图像划分为非重叠的块，块的大小决定了最终像素化效果的粒度。通常，块的尺寸越大，图像看起来越像是由像素块组成。首先，我们来读取样例图像，并对其进行相应的crop操作。
利用CNN制作热力图heatmap
zmmmm_的博客
05-11 8859
废话不多说 直接上代码 代码如下
如何利用matplotlib作出高精度的图片
狂小虎/Anthony Dave的博客 KuangXiaoHu's Blogs
01-29 6825
近来越来越多的研究生放弃使用MATLAB转用基于python语言的matplotlib来画论文报告的图表，说明后者自有比前者高的优势。比如博主itsc在其博客中做了如下实验： 将、以及图像精度对比，在matlab中发现了许多锯齿，使得图像十分不美观，图片如下： 图一 MATLAB所作 图二 matplotlib作图 看上去后者作出来的图片好像很模糊，实际上，这个图片只是按默认尺寸大...
python人口热力图_利用Python绘制中国大陆人口热力图
weixin_42297347的博客
01-29 1493
https://mp.weixin.qq.com/s/Bh-L3syzJSHhLPZqzHvIyA这篇文章给出了如何绘制中国人口密度图，但是运行存在一些问题，我在一些地方进行了修改。本人使用的IDE是anaconda，因此事先在anaconda prompt 中安装Basemap包conda install Basemap新建文档，导入需要的包import matplotlib.pyplot as...
Matplotlib-绘制热力图
qq_39352516的博客
01-02 1465
Matplotlib 是 Python 中常用的绘图库，可以用来创建各种类型的图表，包括热力图。今天我们就用Matplotlib库来绘制热力图，热力图是一种用颜色变化来表示数据矩阵值的图表，通常用于可视化矩阵数据中的相对值。在热力图中，数据的值通过颜色的深浅来表示，通常使用颜色映射（colormap）来显示数值大小。在科学和工程领域，用于展示热量分布、温度分布等物理量的空间分布情况。在数据分析和数据挖掘中，用于发现数据之间的相关性和趋势。可视化矩阵数据的分布和结构，帮助观察数据的规律和特征。
matplotlib绘制热力图
jin_tmac's studio
08-29 3万+
以在sklearn的svm为例 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.subplots_adjust(left=.2, right=0.95, bottom=0.15, top=0.95) #设置标注前后左右的距离 plt.imshow(scores, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.hot, norm=Mid...
用matplotlib画热力图（日记）
EROEG的博客
08-01 2742
使用maltplotlib 画heat_map 图
绘制热力图：imshow()--matplotlib
chongbaikaishi的博客
07-16 1947
在二维规则栅格上展示数据，展示为图片。输入可以是实际的RGB（A）数据，也可以是2D标量数据，将以伪彩色图像的形式呈现。若要显示灰度图像，请使用参数设置颜色映射。渲染图像所使用的像素数量由Axes尺寸和图形的dpi设置决定。
探索Matplotlib-绘制热力图
chengxuyuanlaow的博客
07-11 2016
热力图是通过颜色映射展示矩阵数据的一种有效方式。Matplotlib的imshow函数是一个强大的工具，用于创建各种热力图。要绘制的矩阵数据。颜色映射，决定了热力图中颜色的分布。插值方法，影响热力图的平滑度。指定颜色映射的最小和最大值。Matplotlib支持多种内置的颜色映射，但我们也可以自定义颜色映射，以使热力图更加个性化。custom_cmap = plt.cm.get_cmap('coolwarm', 5) # 从'coolwarm'中选择5个颜色plt.title('自定义颜色映射')
热力图绘制热力图 matplotlib
power的专栏
04-21 696
【代码】热力图绘制热力图 matplotlib。
yolov10画热力图
最新发布
03-29
目前尚未有官方发布的 YOLOv10 模型，因此无法提供具体的关于 YOLOv10 的热力图绘制方法和代码示例。然而，可以基于现有的 YOLOv8 热力图生成技术进行推测，并尝试迁移其逻辑到未来可能推出的 YOLOv10 中。 以下是基于现有 YOLOv8 技术的热力图生成流程以及可能适用于 YOLOv10 的操作方法： ### 1. 加载模型 加载未来的 YOLOv10 模型（假设已发布），类似于 YOLOv8 的方式： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov10.pt') # 假设 yolov10.pt 是 YOLOv10 预训练权重文件 ``` [^1] ### 2. 视频帧读取与目标检测 逐帧读取视频并对每一帧执行目标检测： ```python import cv2 video_path = 'input_video.mp4' cap = cv2.VideoCapture(video_path) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break results = model(frame) # 对当前帧运行 YOLOv10 推理 boxes = results[0].boxes.xywh.cpu().numpy() # 获取边界框坐标 (x_center, y_center, width, height) centers = [(int(x), int(y)) for x, y, _, _ in boxes] # 提取中心点 ``` [^2] ### 3. 密度热力图生成 利用提取的目标中心点数据构建密度热力图： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def generate_heatmap(centers, shape, kde_grid_size=100): from scipy.stats import gaussian_kde if len(centers) == 0: return np.zeros(shape[:2]) xy = np.array(centers).T kde = gaussian_kde(xy) x_range = np.linspace(0, shape[1], kde_grid_size) y_range = np.linspace(0, shape[0], kde_grid_size) xx, yy = np.meshgrid(x_range, y_range) grid_coords = np.vstack([xx.ravel(), yy.ravel()]) density = kde(grid_coords).reshape(xx.shape) heatmap = (density * 255 / density.max()).astype(np.uint8) return cv2.resize(heatmap, (shape[1], shape[0])) heatmap = generate_heatmap(centers, frame.shape) ``` [^3] ### 4. 热力图叠加与显示 将生成的热力图叠加到原始视频帧上并保存或展示： ```python def overlay_heatmap(frame, heatmap, alpha=0.5): colormap = cv2.applyColorMap(heatmap, cv2.COLORMAP_JET) blended_frame = cv2.addWeighted(colormap, alpha, frame, 1-alpha, 0) return blended_frame blended_frame = overlay_heatmap(frame, heatmap) cv2.imshow('Heatmap Overlay', blended_frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break ``` ### 性能优化建议 为了提高效率，可采用以下策略： - **并行计算**：通过多线程或多进程加速目标检测与热力图生成过程。 - **控制帧率**：降低输入视频帧率以减少计算负担。 - **优化 KDE 参数**：调整核密度估计的网格大小以平衡精度与速度。 ```python # 并行化代码示例 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4) futures = [executor.submit(process_frame, frame) for frame in frames] results = [future.result() for future in futures] ``` --- ####
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