用于屏幕坐标和频率字典的 Python 热图

Question

只是为了好玩，我正在尝试编写鼠标跟踪脚本，我已经完成了基本部分，但我对热图完全没有运气。

我的初始代码是通过 PIL 保存图像（只是为了检查它是否工作），这很好，但显然它只是单个点。然后我尝试实现自己的热图，但发现对于一些非常基本的东西需要半年以上的处理时间，所以这也行不通。

我一直在尝试不同的 matplotlib 示例，但我刚刚意识到“热图”在这种情况下意味着不同的东西。

这不是没有用，但也绝对不是我希望看到的结果。我想知道是否有人知道我实际上将如何获得另一种类型的热图，你会在哪里得到热量？我一直在谷歌上搜索一堆术语，但似乎又回到了相同的 3 个左右的问题。

数据存储在{(x, y): frequency}的字典中，所以为了得到上面的结果，我使用了这段代码（matplotlib部分来自Plotting a 2D heatmap with Matplotlib）：

import matplotlib.pyplot as plt

resolution = (1920, 1080)

total = []
for y in range(resolution[1]):
    row = []
    for x in range(resolution[0]):
        try:
            row.append(data[(x, y)])
        except KeyError:
            row.append(0)
    total.append(row)

plt.imshow(total, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.show()

它的速度并不重要，因为它将与跟踪分开完成，我只是想要一些最初可以工作的东西。

编辑：只是为了澄清一点（如果不清楚，请道歉），我想要这样的东西：

Answer 1

我绘制此类热图的解决方案如下。使用data[(x, y)] 的数据填充二维numpy 数组很容易，然后使用plot 函数。请注意，您可以使用任何您喜欢的颜色图，我使用代码中提供的颜色图。该示例应该开箱即用。

使用高斯模糊可以实现“斑点”外观。您可以调整 sigma 以使其更清晰或更平滑。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
import numpy as np

import scipy.ndimage.filters as filters


def plot(data, title, save_path):
    colors = [(0, 0, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 0.75), (0, 1, 0), (0.75, 1, 0),
              (1, 1, 0), (1, 0.8, 0), (1, 0.7, 0), (1, 0, 0)]

    cm = LinearSegmentedColormap.from_list('sample', colors)

    plt.imshow(data, cmap=cm)
    plt.colorbar()
    plt.title(title)
    plt.savefig(save_path)
    plt.close()

if __name__ == "__main__":
    w = 640
    h = 480

    data = np.zeros(h * w)
    data = data.reshape((h, w))

    # Create a sharp square peak, just for example
    for x in range(300, 340):
        for y in range(300, 340):
            data[x][y] = 100

    # Smooth it to create a "blobby" look
    data = filters.gaussian_filter(data, sigma=15)

    plot(data, 'Sample plot', 'sample.jpg')

P.S.cmap='jet' 还提供了开箱即用的所需外观。