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 2D гистограммы.

Параметры:

x, yмассив-подобный объект, форма (n, )

Вводные значения

binsNone или int или [int, int] или массив-подобный объект или [массив, массив]

Указание разбиения на интервалы:

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

Значение по умолчанию равно 10.

rangeмассив-подобный объект формы (2, 2), необязательно

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

densitybool, по умолчанию: False

Нормализовать гистограмму. См. документацию параметра density для hist для более подробной информации.

weightsмассив-подобный объект, форма (n, ), необязательно

Массив весов w_i для каждого образца (x_i, y_i).

cmin, cmaxfloat, по умолчанию: None

Все интервалы, у которых количество элементов меньше cmin или больше cmax, не будут отображаться (будут установлены в NaN перед передачей в pcolormesh) и эти значения количества элементов в возвращаемой гистограмме также будут установлены в nan при возврате.

Возвращаемые значения:

h2D массив

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

xedges1D массив

Границы интервалов по оси x.

yedges1D массив

Границы интервалов по оси y.

imageQuadMesh

Другие параметры:

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

Объект 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 отображением 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).
• Название масштаба, например, "linear", "log", "symlog", "logit" и т.д. Список доступных масштабов можно получить, вызвав matplotlib.scale.get_scale_names(). В этом случае будет динамически сгенерирован и создан подходящий 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 заданном экземпляре norm является ошибкой (но использование имени str norm вместе с vmin/vmax допустимо).

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 исключения):

x, y, weights

**kwargs

Дополнительные параметры передаются методу pcolormesh и конструктору QuadMesh.

См. также

hist

Построение 1D гистограммы

hexbin

2D гистограмма с шестиугольными интервалами

Примечания

• В настоящее время hist2d вычисляет свои собственные пределы осей, и любые ранее установленные пределы игнорируются.
• Отображение гистограммы с логарифмической шкалой цветов достигается путем передачи экземпляра colors.LogNorm в ключевом аргументе norm. Аналогичным образом, нормализация с помощью степенной функции (похожая по эффекту на гамма-коррекцию) может быть достигнута с помощью colors.PowerNorm.

Примеры использования matplotlib.axes.Axes.hist2d

Гистограммы

Гистограммы

Исследование нормализации

Исследование нормализации

hist2d(x, y)

hist2d(x, y)