怎么样imshow？检查这些不同的插值方法，它们将允许您定义“离散性”。

二次插值示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

harvest = np.array([[0.8, 2.4, 2.5, 3.9, 0.0, 4.0, 0.0],
                    [2.4, 0.0, 4.0, 1.0, 2.7, 0.0, 0.0],
                    [1.1, 2.4, 0.8, 4.3, 1.9, 4.4, 0.0],
                    [0.6, 0.0, 0.3, 0.0, 3.1, 0.0, 0.0],
                    [0.7, 1.7, 0.6, 2.6, 2.2, 6.2, 0.0],
                    [1.3, 1.2, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2, 5.1],
                    [0.1, 2.0, 0.0, 1.4, 0.0, 1.9, 6.3]])


fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(harvest,interpolation="quadric")

输出图像：

您可以使用 Plotly 密度 hetmap。

import plotly.express as px
import pandas as pd

data = [
    [745.2218627929688,808.1373901367188],
    [741.4943237304688,775.325927734375],
    [757.3713989257812,806.7517700195312],
    [-300.1320495605469,1425.9727783203125],
    [-1845.8055419921875,2091.180419921875],
    [-289.85308837890625,1429.4222412109375],
    [-306.8935241699219,1434.9525146484375],
    [-287.78253173828125,1439.9078369140625],
]

df = pd.DataFrame(data=data, columns=['latitude', 'longitude'])
df['magnitude'] = df.groupby(['latitude', 'longitude']).size().reset_index(drop=True)
fig = px.density_mapbox(df, lat='latitude', lon='longitude', z='magnitude', radius=10,
                        center=dict(lat=0, lon=180), zoom=0,
                        mapbox_style="stamen-terrain")
fig.show()

https://plotly.com/python/mapbox-density-heatmaps/

有时，您的要求太具体或太不寻常，您必须自己编写。通过查看各种现有选项 - 包括 WBM 和 tkarahan 发布的选项 - 谢谢你们！- 我能够根据距离平方线性下降和实际距离计算来制作我自己的热图代码，而不管像素计算产生的量化。对于其他尝试制作热图的人来说，您可能可以使用 imshow，这与我正在寻找的非常接近；否则，请自行构建以匹配您的精确要求。祝你好运！