热图可视化智能手机上的触摸输入(加权 2d 合并、直方图)

机械

我有一个数据集,其中每个样本由 x 和 y 位置、时间戳和智能手机上触摸输入的压力值组成。我在这里上传了数据集(OneDrive):data.csv

可以通过以下方式阅读:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

现在,我想创建一个热图来可视化 xy 空间中的压力分布。

我设想了一个热图,它看起来像左图或右图:

在此处输入图片说明

对于空间位置的热图,可以使用此处给出的类似方法对于压力值的热图,问题是有 3 个维度,即 x 和 y 位置以及压力。

我对关于创建热图的每一个输入都很满意。

可以通过多种方式对数据进行分箱。一种是仅按事件数量。numpy.histogram2dhist2d等函数允许为每个数据点指定权重以操纵每个事件的权重。

但是有一个更通用的直方图函数可能对您的情况有用:scipy.stats.binned_statistic_2d

通过使用关键字参数,statistic您可以选择如何根据其中的值计算每个 bin 的值:

  • 吝啬的
  • 标准
  • 中位数
  • 数数
  • 分钟
  • 最大限度
  • 或用户定义的函数

我想在你的情况下,平均值或中位数可能是一个很好的解决方案。

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