我的问题与这个几乎完全相同。但是,我对答案并不满意,因为我想生成一个实际的热图,而不是明确地对数据进行分箱。
确切地说,我想显示作为散点数据和自定义内核之间卷积结果的函数,例如 1/x^2。
我应该如何用 matplotlib 实现这个?
编辑:基本上,我所做的是这个。结果就在这里。我想保留一切,轴、标题、标签等等。基本上只是将情节更改为我描述的那样,同时尽可能少地重新实现。
使用 matplotlib.dats.date2num 将您的时间序列数据转换为数字格式。放置一个跨越 x 和 y 范围的矩形网格,并在该图上进行卷积。制作卷积的伪彩色图,然后将 x 标签重新格式化为日期。
标签格式有点杂乱,但有据可查。您只需将 AutoDateFormatter 替换为 DateFormatter 和适当的格式字符串。
您需要为数据调整卷积中的常数。
import numpy as np
import datetime as dt
import pylab as plt
import matplotlib.dates as dates
t0 = dt.date.today()
t1 = t0+dt.timedelta(days=10)
times = np.linspace(dates.date2num(t0), dates.date2num(t1), 10)
dt = times[-1]-times[0]
price = 100 - (times-times.mean())**2
dp = price.max() - price.min()
volume = np.linspace(1, 100, 10)
tgrid = np.linspace(times.min(), times.max(), 100)
pgrid = np.linspace(70, 110, 100)
tgrid, pgrid = np.meshgrid(tgrid, pgrid)
heat = np.zeros_like(tgrid)
for t,p,v in zip(times, price, volume):
delt = (t-tgrid)**2
delp = (p-pgrid)**2
heat += v/( delt + delp*1.e-2 + 5.e-1 )**2
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.pcolormesh(tgrid, pgrid, heat, cmap='gist_heat_r')
plt.scatter(times, price, volume, marker='x')
locator = dates.DayLocator()
ax.xaxis.set_major_locator(locator)
ax.xaxis.set_major_formatter(dates.AutoDateFormatter(locator))
fig.autofmt_xdate()
plt.show()