Python生成点击数据热力图并叠加原图的问题求助

问题分析 #

1. 位置错位：点击数据的y轴是从下到上递增，而matplotlib.imshow默认origin='upper'（y轴从上到下递增），导致热力图与原图、散点图的坐标系统不匹配。
2. 热力强度不足：当前高斯滤波sigma值偏小，且未对热力图做对比度增强，导致效果不明显。

修改后的代码 #

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import imageio.v2 as imageio
from scipy.ndimage import gaussian_filter

# 读取原图
image_path = 'C:\\Users\\Anurag\\Desktop\\Heatmaps\\Original design\\Holi control_withPrice1.png'
image = imageio.imread(image_path)
img_height, img_width = image.shape[:2]

# 读取点击数据
clicks_file = 'C:\\Users\\Anurag\\Desktop\\Heatmaps\\clickfiles\\Study1_Q19_1stArea.csv'
clicks_data = pd.read_csv(clicks_file)
x = clicks_data['x'].values
y = clicks_data['y'].values

# 转换y坐标：将点击数据的y（下到上）转换为matplotlib的y（上到下）
y_converted = img_height - y

# --- 修正后的散点图 ---
plt.clf()
plt.imshow(image, extent=[0, img_width, 0, img_height], origin='upper', alpha=0.3)
plt.scatter(x, y_converted, c='red', s=40, alpha=0.5)
plt.show()

# --- 修正后的热力图 ---
# 生成二维直方图，bins匹配图片尺寸
heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y_converted, bins=(img_width, img_height))
# 增大sigma值，提升模糊扩散效果
heatmap = gaussian_filter(heatmap, sigma=25)

plt.clf()
# 先绘制原图
plt.imshow(image, extent=[0, img_width, 0, img_height], origin='upper', alpha=0.3)
# 绘制热力图，统一origin为upper，调整透明度和颜色映射范围增强对比度
plt.imshow(heatmap.T, extent=[0, img_width, 0, img_height], origin='upper', alpha=0.6, 
           cmap='jet', vmin=0, vmax=np.percentile(heatmap, 95))
plt.show()

关键修改点说明 #

1. 坐标系统统一 #

• 将点击数据的y值转换为img_height - y，把“下到上”的坐标转换为matplotlib默认的“上到下”坐标，确保散点、热力图与原图完全对齐。
• 热力图绘制时统一使用origin='upper'，避免转置后的坐标混乱。

2. 提升热力强度 #

• 增大gaussian_filter的sigma值（从16改为25），让热力区域更扩散、明显。
• 添加vmin=0, vmax=np.percentile(heatmap, 95)，截断热力图的最高值，提升整体对比度，避免少数高点击区域掩盖其他区域的热力效果。
• 调整热力图的alpha值（从0.5改为0.6），让热力层更突出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anurag Yadav