高斯热图[重复]

Question

我正在尝试绘制类似于图像的高斯热图峰值，但是在创建正常随机矩阵时，我没有得到这种热图。

这是我的代码，结果是……

任何帮助都很棒！

import numpy as np
import pylab as plt

xy = np.random.normal(loc=256, scale= 200, size = (512,512))
print(xy)
plt.imshow(xy)
plt.show()

Answer 1

np.random.normal 不像你想象的那样工作。 此函数从loc 和scale 参数定义的正态分布中返回随机样本。每个样本相互独立，因此图像只是噪声。

基本上，当您将size 定义为 512 X 512 时，您基本上要求 512 * 512 = 262144 个来自正态分布的独立随机样本，这些样本以 512 X 512 数组的形式排列。这与从正态分布中抽取一个随机值 262144 次并自己重塑结果本质上没有什么不同。

您本质上想要做的是创建一个圆形对称二维数组，其中最中心的值等于或非常接近您想要的 loc 值，并且值远离loc 远离中心去。一旦有了这样的分布，就可以使用scipy.stats.norm 定义一个正态分布对象，该对象具有相同的loc 值和适当的scale。然后，您可以使用该正态分布对象来获取圆形对称二维数组的概率密度 (pdf) 值，该数组将模拟您想要的图像。