在智能手机上可视化触摸输入的热图（加权2d装箱，直方图）

Question

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

可通过以下方式读取：

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

现在，我想创建一个热图，可视化x-y空间中的压力分布。你知道吗

我设想一个热图，它看起来像左边或右边的图像：

对于空间位置的热图，可以使用与给定的here类似的方法。对于压力值的热图，问题是有3个维度，即x、y位置和压力。你知道吗

我很高兴关于热图创建的每一个输入。你知道吗

Answer 1

有几种方法可以将数据装箱。一个是事件的数量。像numpy.histogram2d或hist2d这样的函数允许为每个数据点指定权重，以操纵每个事件的权重。你知道吗

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，您可以选择如何从以下值中计算每个bin的值：

• 中庸
• 标准
• 中间带
• 计数
• 总和
• 最小
• 最大
• 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办法。你知道吗