matplotlib.axes.Axes.hexbin

Axes.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 2D-диаграмму шестиугольной бинизации точек x, y.

Если C равно None, значение шестиугольника определяется количеством точек в шестиугольнике. В противном случае, C указывает значения в координатах (x[i], y[i]). Для каждого шестиугольника эти значения уменьшаются с помощью 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 направлении x и y. В направлении y подсчет выполняется вдоль вертикально расположенных шестиугольников, а не вдоль зигзагообразных цепочек шестиугольников; см. следующую иллюстрацию.

(Source code, 2x.png, png)

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

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

Дискретизация значений шестиугольника.

• Если None, бинирование не применяется; цвет каждого шестиугольника напрямую соответствует его счету.
• Если 'log', используйте логарифмическую шкалу для цветовой карты. Внутренне, \(log_{10}(i+1)\) используется для определения цвета шестиугольника. Это эквивалентно norm=LogNorm().
• Если целое число, разделите счет на указанное количество ячеек и раскрасьте шестиугольники соответственно.
• Если последовательность значений, значения нижней границы ячеек, которые будут использоваться.

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

Используйте линейную или логарифмическую шкалу по оси абсцисс.

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

Используйте линейную или логарифмическую шкалу по оси ординат.

mincntint ≥ 0, по умолчанию: None

Если не None, отображаются только ячейки с не менее чем mincnt количеством точек в ячейке.

marginalsbool, по умолчанию: False

Если marginals равно True, строятся маргинальные плотности в виде прямоугольников с цветовой шкалой внизу по оси x и слева по оси y.

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

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

Если xscale или yscale установлены в 'log', пределы ожидаются как показатели 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

А PolyCollection определяющий шестиугольные ячейки.

• PolyCollection.get_offsets содержит Mx2 массив, содержащий x, y координаты центров M шестиугольников.
• PolyCollection.get_array содержит значения M шестиугольников.

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

Другие параметры:

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

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

normstr или Normalize, необязательно

Метод нормализации, используемый для масштабирования скалярных данных в диапазон [0, 1] перед отображением цветов с помощью cmap. По умолчанию используется линейное масштабирование, отображающее минимальное значение в 0, а максимальное в 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 подходящий подкласс Normalize генерируется и создается 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 охватывает весь диапазон значений предоставленных данных. Использование vmin/vmax при заданном экземпляре norm является ошибкой (но использование имени norm со строкой вместе с vmin/vmax допустимо).

alphaчисло от 0 до 1, необязательно

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

linewidthsчисло, по умолчанию: None

Если None, по умолчанию равно rcParams["patch.linewidth"] (по умолчанию: 1.0).

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

Цвет границ шестиугольников. Возможные значения:

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

reduce_C_functionвызываемый объект, по умолчанию: numpy.mean

Функция для агрегации C в ячейках. Она игнорируется, если C не задано. Она должна иметь 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 из максимальной точки

По умолчанию будут уменьшены только ячейки с не менее чем 1 точкой, так как некоторые функции уменьшения (например, numpy.amax) вызывают ошибку/предупреждение с пустым входом. Изменение mincnt настроит пороговое значение, и если оно будет равно 0, пустой вход будет передан в функцию уменьшения.

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 аргументы передаются PolyCollection:

Свойство	Описание
agg_filter	функция фильтра, которая принимает массив float (m, n, 3) и значение dpi, и возвращает массив (m, n, 3) и два смещения от нижнего левого угла изображения
alpha	массивоподобный объект, скаляр или None
animated	bool
antialiased или aa или antialiaseds	bool или список bool
array	массивоподобный объект или None
capstyle	CapStyle или {'butt', 'projecting', 'round'}
clim	(vmin: float, vmax: float)
clip_box	BboxBase или None
clip_on	bool
clip_path	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 кортежей
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	Transform
offsets	(N, 2) или (2,) массивоподобный объект
path_effects	список AbstractPathEffect
paths	список массивоподобных объектов
picker	None или bool или число с плавающей точкой или вызываемая функция
pickradius	число с плавающей точкой
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 массивоподобных объектов
verts_and_codes	неизвестно
visible	bool

zorder

float

См. также

hist2d

2D гистограмма прямоугольных ячеек

Примеры использования matplotlib.axes.Axes.hexbin

График с гексагональными ячейками

График с гексагональными ячейками

hexbin(x, y, C)

hexbin(x, y, C)