眼动热点图Python

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mob649e8153b214 2023-11-07 09:15:14 ©著作权

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眼动热点图Python

简介

眼动热点图是一种用于研究人们眼球注视的可视化技术。通过收集眼动数据并将其可视化到一个图像上，我们可以更好地了解人们在观察图像或网页时的注意力分布。本文将介绍如何使用Python创建眼动热点图，并提供相应的代码示例。

准备工作

在开始之前，我们需要安装一些必要的Python库。确保你已经安装了以下库：

matplotlib：用于绘制图表和图像的库
pandas：用于处理数据的库
numpy：用于数值计算的库

我们可以使用以下命令来安装这些库：

pip install matplotlib pandas numpy

数据准备

首先，我们需要准备一个包含眼动数据的csv文件。这个文件应该包含以下几列：

x：眼动数据点的x坐标
y：眼动数据点的y坐标
duration：眼动数据点的持续时间

你可以使用以下代码创建一个示例数据集：

import pandas as pd

data = {
    'x': [100, 200, 300, 400, 500],
    'y': [200, 300, 400, 500, 600],
    'duration': [0.5, 0.8, 1.2, 0.7, 0.9]
}

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('eyetracking_data.csv', index=False)

这将创建一个名为eyetracking_data.csv的文件，其中包含示例数据。

数据处理和绘图

有了数据集之后，我们可以开始处理数据并绘制眼动热点图了。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读取数据
df = pd.read_csv('eyetracking_data.csv')

# 转换数据格式
x = df['x'].values
y = df['y'].values
duration = df['duration'].values

# 创建坐标网格
x_range = np.arange(0, 600, 100)
y_range = np.arange(0, 700, 100)
grid, _, _ = np.histogram2d(x, y, bins=[x_range, y_range])

# 绘制热点图
plt.imshow(grid.T, origin='lower', extent=[0, 600, 0, 700], cmap='hot')
plt.colorbar(label='Attention')

# 设置标题和标签
plt.title('Eye-Tracking Heatmap')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()

以上代码将生成一个眼动热点图，其中每个数据点会在图像上产生一个热点，热点的颜色和强度表示注视的注意力。在这个示例中，我们使用了matplotlib的imshow函数来绘制热点图，并使用colorbar函数添加一个颜色刻度标尺。