使用多个数据集在 python 中绘制热图
Plotting heat-map in python with multiple data sets
我有一个 FFT 数据列表，我想将其绘制在单个热图中。每个数据集都有自己的 X 和 Y。通常我使用 Seaborn 和 Panda 数据框来绘制热图，因为所有数据集的频率都是通用的，但现在每个数据集的频率列都是唯一的。我们如何根据此类数据绘制热图？
即我有多个数据集为
X1,Y1
X2,Y2
X3,Y3
...
...
Xn,Yn
每个 X 都是独一无二的，我想将这 N 个图绘制成热图。
问题是由于数据是non-uniform网格造成的，现在我为所有函数创建了一个公共域（x-axis值），然后对所有数据集进行了插值到新 X-value.
我使用 numpy.interpol() 函数来实现这个。
我有一个 FFT 数据列表，我想将其绘制在单个热图中。每个数据集都有自己的 X 和 Y。通常我使用 Seaborn 和 Panda 数据框来绘制热图，因为所有数据集的频率都是通用的，但现在每个数据集的频率列都是唯一的。我们如何根据此类数据绘制热图？
即我有多个数据集为
X1,Y1
X2,Y2
X3,Y3
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Xn,Yn
每个 X 都是独一无二的，我想将这 N 个图绘制成热图。
问题是由于数据是non-uniform网格造成的，现在我为所有函数创建了一个公共域（x-axis值），然后对所有数据集进行了插值到新 X-value.
我使用 numpy.interpol() 函数来实现这个。