matplotlib.pyplot.hist2d

matplotlib.pyplot.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 бинов:

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

Значение по умолчанию равно 10.

rangeмассив формы (2, 2), необязательно

Левая и правая границы бинов по каждому измерению (если не заданы явно в параметре bins): [[xmin, xmax], [ymin, ymax]]. Все значения вне этого диапазона будут считаться выбросами и не будут учитываться в гистограмме.

densitybool, по умолчанию: False

Нормализация гистограммы. См. документацию параметра density функции hist для получения дополнительной информации.

weightsмассив, форма (n, ), необязательно

Массив значений w_i, взвешивающих каждый образец (x_i, y_i).

cmin, cmaxfloat, по умолчанию: None

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

Возвращаемые значения:

hдвумерный массив: Двумерная гистограмма выборок x и y. Значения в x сгруппированы по первому измерению, а значения в y сгруппированы по второму измерению.
xedgesодномерный массив: Границы бинов по оси x.
yedgesодномерный массив: Границы бинов 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 задано, это может быть одно из следующих:

Экземпляр Normalize или один из его подклассов (см. Нормализация цветовых карт).
Имя шкалы, например, "linear", "log", "symlog", "logit" и т. д. Для получения списка доступных шкал вызовите matplotlib.scale.get_scale_names(). В этом случае динамически генерируется и создается соответствующий подкласс Normalize.

vmin, vmaxfloat, необязательно

При использовании скалярных данных и отсутствии явного norm, vmin и vmax определяют диапазон данных, который охватывает цветовая карта. По умолчанию цветовая карта охватывает весь диапазон значений предоставленных данных. Использование vmin/vmax при указании экземпляра norm является ошибкой (но использование имени norm str вместе с vmin/vmax допустимо).

alpha0 <= scalar <= 1 или None, необязательно

Значение прозрачности смешивания.

dataиндексируемый объект, необязательно

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

x, y, weights

**kwargs

Дополнительные параметры передаются в метод pcolormesh и конструктор QuadMesh.

См. также

hist: Построение 1D гистограммы
hexbin: 2D гистограмма с шестиугольными бинами

Примечания

В настоящее время hist2d вычисляет свои собственные пределы осей, и любые ранее заданные пределы игнорируются.
Для построения гистограммы с логарифмической цветовой шкалой передайте экземпляр colors.LogNorm в ключевое слово norm. Аналогично, нормализация с помощью степенной функции (похоже на коррекцию гамма) может быть достигнута с помощью colors.PowerNorm.