matplotlib.pyplot.hexbin

matplotlib.pyplot.hexbin(x, y, C=None, gridsize=100, bins=None, xscale='linear', yscale='linear', extent=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors='face', reduce_C_function=<function mean>, mincnt=None, marginals=False, *, data=None, **kwargs)[source]

Создайте двумерный шестиугольный график распределения точек x, y.

Если C равно None, значение шестиугольника определяется количеством точек в шестиугольнике. В противном случае, C задаёт значения в координате (x[i], y[i]). Для каждого шестиугольника эти значения уменьшаются с помощью функции reduce_C_function.

Параметры:

x, yarray-like

Позиции данных. x и y должны иметь одинаковую длину.

Carray-like, необязательно

Если задано, эти значения накапливаются в ячейках. В противном случае каждая точка имеет значение 1. Должно иметь одинаковую длину с x и y.

gridsizeint или (int, int), по умолчанию: 100

Если целое число, количество шестиугольников в направлении x. Количество шестиугольников в направлении y выбирается таким образом, чтобы шестиугольники были приблизительно правильными.

В качестве альтернативы, если кортеж (nx, ny), количество шестиугольников в направлениях x и y. В направлении y подсчёт ведётся вдоль вертикально расположенных шестиугольников, а не вдоль зигзагообразных цепочек шестиугольников; см. иллюстрацию ниже.

(Source code, png)

Для получения приблизительно правильных шестиугольников выберите \(n_x = \sqrt{3}\,n_y\).

bins'log' или int или последовательность, по умолчанию: None

Дискретизация значений шестиугольников.

• Если None, никакой бинизации не применяется; цвет каждого шестиугольника напрямую соответствует его значению счётчика.
• Если 'log', используется логарифмическая шкала для цветовой карты. Внутренне, \(log_{10}(i+1)\) используется для определения цвета шестиугольника. Это эквивалентно norm=LogNorm().
• Если целое число, количество ячеек разбиения указано, и шестиугольники раскрашиваются соответственно.
• Если последовательность значений, значения нижней границы ячеек для использования.

xscale{'linear', 'log'}, по умолчанию: 'linear'

Использовать линейную или логарифмическую (по основанию 10) шкалу по горизонтальной оси.

yscale{'linear', 'log'}, по умолчанию: 'linear'

Использовать линейную или логарифмическую (по основанию 10) шкалу по вертикальной оси.

mincntint > 0, по умолчанию: None

Если не равно None, отображаются только ячейки с более чем mincnt точками в ячейке.

marginalsbool, по умолчанию: False

Если marginals равно True, строятся маргинальные плотности в виде прямоугольников на цветовой шкале по нижней части оси x и слева от оси y.

extentкортеж из 4 чисел с плавающей точкой, по умолчанию: None

Пределы ячеек (xmin, xmax, ymin, ymax). По умолчанию пределы устанавливаются на основе gridsize, x, y, xscale и yscale.

Если xscale или yscale установлено в 'log', пределы ожидаются как показатель степени 10. Например, для пределов x от 1 до 50 в линейной шкале и пределов y от 10 до 1000 в логарифмической шкале, введите (1, 50, 1, 3).

Возвращаемые значения:

PolyCollection

A PolyCollection определяющий шестиугольные ячейки.

• PolyCollection.get_offsets содержит Mx2 массив с координатами x, y центров M шестиугольников.
• PolyCollection.get_array содержит значения M шестиугольников.

Если marginals равно True, горизонтальная и вертикальная полосы (оба PolyCollections) будут присоединены к возвращаемому объекту как атрибуты hbar и vbar.

Другие параметры:

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

Объект Colormap или имя зарегистрированной 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 цветовой карты).
• Имя шкалы, например, "linear", "log", "symlog", "logit" и т.д. Список доступных шкал можно получить, вызвав matplotlib.scale.get_scale_names(). В этом случае генерируется и создается подходящий подкласс Normalize.

vmin, vmaxчисло с плавающей точкой, 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 указанном экземпляре norm является ошибкой (но использование строки norm вместе с vmin/vmax приемлемо).

alphaчисло с плавающей точкой от 0 до 1, необязательно

Значение альфа-смешения, от 0 (прозрачный) до 1 (непрозрачный).

linewidthsчисло с плавающей точкой, по умолчанию: None

Если None, по умолчанию 1.0.

edgecolors{'face', 'none', None} или цвет, по умолчанию: 'face'

Цвет краёв шестиугольников. Возможные значения:

• 'face': Рисовать края в том же цвете, что и цвет заливки.
• 'none': Края не рисуются. Это иногда может привести к некрасивым невыкрашенным пикселям между шестиугольниками.
• None: Рисовать контуры в стандартном цвете.
• Явный цвет.

reduce_C_functionвызываемая функция, по умолчанию: numpy.mean

Функция агрегирования C в ячейках. Она игнорируется, если C не задано. Она должна иметь следующую сигнатуру:

def reduce_C_function(C: array) -> float

Обычно используемые функции:

• numpy.mean: среднее значение точек
• numpy.sum: интеграл значений точек
• numpy.amax: значение, взятое от самой большой точки

dataиндексируемый объект, необязательно

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

x, y, C

**kwargsPolyCollection свойства

Все остальные ключевые параметры передаются в PolyCollection:

Свойство	Описание
agg_filter	функция фильтра, которая принимает массив float (m, n, 3) и значение dpi, а возвращает массив (m, n, 3) и два смещения от нижнего левого угла изображения
alpha	массив-подобный объект или скаляр или None
animated	bool
antialiased или aa или antialiaseds	bool или список bool
array	массив-подобный объект или None
capstyle	CapStyle или {'butt', 'projecting', 'round'}
clim	(vmin: float, vmax: float)
clip_box	Bbox
clip_on	bool
clip_path	Объект Patch или (Path, Transform) или None
cmap	Colormap или строка или None
color	цвет или список кортежей RGBA
edgecolor или ec или edgecolors	цвет или список цветов или 'face'
facecolor или facecolors или fc	цвет или список цветов
figure	Figure
gid	строка
hatch	{'/', '\', '|', '-', '+', 'x', 'o', 'O', '.', '*'}
in_layout	bool
joinstyle	JoinStyle или {'miter', 'round', 'bevel'}
label	объект
linestyle или dashes или linestyles или ls	строка или кортеж или список
linewidth или linewidths или lw	число с плавающей точкой или список чисел с плавающей точкой
mouseover	bool
norm	Normalize или строка или None
offset_transform или transOffset	неизвестно
offsets	(N, 2) или (2,) массив-подобный объект
path_effects	AbstractPathEffect
paths	список массивов-подобных объектов
picker	None или bool или число с плавающей точкой или вызываемая функция
pickradius	неизвестно
rasterized	bool
sizes	numpy.ndarray или None
sketch_params	(scale: float, length: float, randomness: float)
snap	bool или None
transform	Transform
url	строка
urls	список строк или None
verts	список массивов-подобных объектов
verts_and_codes	неизвестно
visible	bool
zorder	число с плавающей точкой

См. также

hist2d

Прямоугольные бины 2D гистограммы

Примеры использования matplotlib.pyplot.hexbin

Диаграмма с гексагональными ячейками

Диаграмма с гексагональными ячейками