matplotlib.axes.Axes.hist2d

Axes.hist2d(x, y, bins=10, range=None, density=False, weights=None, cmin=None, cmax=None, *, data=None, **kwargs)[source]

Построение двумерной гистограммы.

Параметры:

x, yодномерный массив, форма (n, )

Входные значения

binsNone или int или [int, int] или массив или [массив, массив]

Указание интервалов:

• Если int, количество интервалов для двух измерений (nx=ny=bins).
• Если [int, int], количество интервалов в каждом измерении (nx, ny = bins).
• Если массив, границы интервалов для двух измерений (x_edges=y_edges=bins).
• Если [array, array], границы интервалов в каждом измерении (x_edges, y_edges = bins).

Значение по умолчанию равно 10.

rangeмассив формы (2, 2), необязательно

Левые и правые границы интервалов для каждого измерения (если не указаны явно в параметре bins): [[xmin, xmax], [ymin, ymax]]. Все значения за пределами этого диапазона будут считаться выбросами и не будут учитываться в гистограмме.

densitybool, по умолчанию: False

Нормализовать гистограмму. Смотрите документацию для параметра density в hist для получения более подробной информации.

weightsмассив, форма (n, ), необязательно

Массив значений w_i, взвешивающих каждую выборку (x_i, y_i).

cmin, cmaxfloat, по умолчанию: None

Все интервалы, которые имеют количество меньше, чем cmin, или больше, чем cmax, не будут отображаться (устанавливаются в NaN перед передачей в imshow), и эти значения количества в возвращаемой гистограмме также будут установлены в NaN при возврате.

Возвращаемые значения:

hдвумерный массив

Двумерная гистограмма выборок x и y. Значения в x статистически распределены по первому измерению, а значения в y - по второму измерению.

xedgesодномерный массив

Границы интервалов по оси x.

yedgesодномерный массив

Границы интервалов по оси y.

imageQuadMesh

Другие параметры:

cmapстрока или Colormap, по умолчанию: rcParams["image.cmap"] (по умолчанию: 'viridis')

Экземпляр Colormap или зарегистрированное имя цветовой карты, используемое для сопоставления скалярных данных с цветами.

normстрока или Normalize, необязательно

Метод нормализации, используемый для масштабирования скалярных данных в диапазон [0, 1] перед сопоставлением с цветами с помощью cmap. По умолчанию используется линейное масштабирование, сопоставляющее наименьшее значение с 0, а наибольшее - с 1.

Если указано, это может быть одно из следующих:

• Экземпляр Normalize или один из его подклассов (см. Нормализация цветовых карт).
• Имя масштаба, например, "linear", "log", "symlog", "logit" и т.д. Список доступных масштабов можно получить, вызвав matplotlib.scale.get_scale_names(). В этом случае подкласс Normalize генерируется и создаётся динамически.

vmin, vmaxfloat, необязательно

При использовании скалярных данных и отсутствии явного norm, vmin и vmax определяют диапазон данных, который покрывает цветовая карта. По умолчанию цветовая карта покрывает весь диапазон значений предоставленных данных. Использование vmin/vmax при задании экземпляра norm является ошибкой (но использование строкового norm вместе с vmin/vmax приемлемо).

alpha0 <= scalar <= 1 или None, необязательно

Значение альфа-смешивания.

dataиндексируемый объект, необязательно

Если задано, следующие параметры также принимают строку s, которая интерпретируется как data[s] (если это не вызывает исключение):

x, y, weights

**kwargs

Дополнительные параметры передаются методу pcolormesh и конструктору QuadMesh.

См. также

hist

Построение одномерной гистограммы

hexbin

Двумерная гистограмма с гексагональными интервалами

Примечания

• В настоящее время hist2d рассчитывает свои собственные пределы осей, и любые ранее установленные пределы игнорируются.
• Для визуализации гистограммы с логарифмической шкалой цветов передайте экземпляр colors.LogNorm в ключевое слово norm. Аналогично, нормализация с помощью степенной функции (похоже на коррекцию гамма-каналов) может быть выполнена с помощью colors.PowerNorm.

Примеры использования matplotlib.axes.Axes.hist2d

Гистограммы

Гистограммы

Исследование нормализации

Исследование нормализации

hist2d(x, y)

hist2d(x, y)