如何根據分箱數據的標准偏差繪制熱圖？

Question

我正在嘗試從網格數據制作標准偏差（stdv）的熱圖，即我已經像網格一樣划分為單元格的數據，我想從每個單元格中獲取 stdv 並繪制其值作為每個單元格，顏色- 編碼為熱圖。 下面是我用來將 x -y 平面划分為 4 個相等的 bin 或單元格 ad 然后讓 v 值落入這 4 個 bin 的代碼。 我在每個 bin 中打印出它們和它們各自的 stdv。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([-10,-2,4,12,3,6,8,14,3])
y = np.array([5,5,-6,8,-20,10,2,2,8])
v = np.array([4,-6,-10,40,22,-14,20,8,-10])

xi = x // 20+1

yi = y // 20+1

k=2
cells = [[[] for yi in range(k)] for xi in range(k)]

for ycell in range(k):
    for xcell in range(k):
        cells[ycell][xcell] = v[(yi == xcell) & (xi == ycell)]
       
for ycell in range(k):
    for xcell in range(k):
        this = cells[ycell][xcell]
        print(ycell, xcell, len(this), this, sep='\t')
        print('direct std dev is', np.std(this))

我現在想在 xy 平面上繪制它，其中 4 個 bin 中的每一個都將 stdv 值表示為強度，並顯示為如下圖所示的熱圖：

有人可以幫我弄清楚如何創建這種熱圖嗎？ 謝謝！

Answer 1

你的意思是：

k=2
cells = [[[] for yi in range(k)] for xi in range(k)]
stds = [[[] for yi in range(k)] for xi in range(k)]

for ycell in range(k):
    for xcell in range(k):
        cells[ycell][xcell] = v[(yi == xcell) & (xi == ycell)]

        # replace invalid (np.nan) with 0
        stds[ycell][xcell] = np.std(cells[ycell][xcell]) or 0

# import plot lib
import seaborn as sns

# heatmap
sns.heatmap(stds, cmap='Blues', annot=True)

輸出：