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 2D-график с гексагональными ячейками для точек x, y.

Если C равно None, значение гексагона определяется количеством точек в гексагоне. В противном случае, C определяет значения в координатах (x[i], y[i]). Для каждого гексагона 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 такую же длину, как x и y.

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

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

В противном случае, если кортеж (nx, ny), количество гексагонов в направлении x и направлении y. В направлении y подсчет производится по вертикально выровненным гексагонам, а не по зигзагообразным цепочкам гексагонов; см. иллюстрацию ниже.

(Source code, 2x.png, png)

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

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

Дискретизация значений гексагонов.

• Если None, к бининг не применяется; цвет каждого гексагона напрямую соответствует его счету.
• Если 'log', используется логарифмическая шкала для цветовой карты. Внутренне используется \(log_{10}(i+1)\) для определения цвета гексагона. Это эквивалентно norm=LogNorm().
• Если целое число, разделить подсчеты на указанное количество ячеек и соответствующим образом покрасить гексагоны.
• Если последовательность значений, значения нижней границы ячеек, которые нужно использовать.

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

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

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

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

mincntint >= 0, по умолчанию: None

Если не None, отображаются только ячейки с как минимум mincnt точками в ячейке.

marginalsbool, по умолчанию: False

Если marginals равно True, нарисовать маргинальную плотность в виде прямоугольников, отображаемых цветом, вдоль нижней части оси x и слева от оси y.

extentкортеж из 4 float, по умолчанию: None

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

Если xscale или yscale установлены 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).

Возвращаемое значение:

PolyCollection

A PolyCollection определяет гексагональные ячейки.

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

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 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 минимальное значение с 0, а максимальное — с 1.

Если задано, это может быть одним из следующих:

• Объект Normalize или один из его подклассов (см. Нормализация цветовых карт).
• Имя шкалы, например, "linear", "log", "symlog", "logit" и т.д. Список доступных шкал можно получить, вызвав matplotlib.scale.get_scale_names(). В этом случае автоматически генерируется и инициализируется соответствующий подкласс Normalize.

vmin, vmaxfloat, необязательно

При использовании скалярных данных и отсутствии явного norm, vmin и vmax определяют диапазон данных, охватываемый цветовой картой. По умолчанию цветовая карта охватывает весь диапазон значений предоставленных данных. Недопустимо использовать vmin/vmax при заданном объекте norm (но использование строкового norm вместе с vmin/vmax допустимо).

alphaзначение от 0 до 1, необязательно

Значение смешивания альфа, между 0 (прозрачный) и 1 (непрозрачный).

linewidthsfloat, по умолчанию: None

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

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

Цвет границ гексагонов. Возможные значения:

• 'face': Рисует границы тем же цветом, что и заливка.
• 'none': Границы не рисуются. Это иногда может привести к некрасивым непрокрашенным пикселям между гексагонами.
• None: Рисует 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 следующий вид:

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 наибольшей точки

По умолчанию, обрабатывает только ячейки с как минимум одной точкой, потому что некоторые функции сокращения (например, numpy.amax) будут возвращать ошибку/предупреждение при пустых входных данных. Изменение mincnt позволит настроить порог, а установка его в 0 передаст пустой ввод в функцию сокращения.

dataиндексируемый объект, необязательно

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

x, y, C

**kwargsPolyCollection свойства

Все остальные ключевые параметры передаются PolyCollection:

Свойство	Описание
agg_filter	функция фильтра, которая принимает массив чисел с плавающей точкой (m, n, 3) и значение dpi, и возвращает массив (m, n, 3) и два смещения от левого нижнего угла изображения
alpha	массивоподобный объект или 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 таких
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

Прямоугольные бины 2D гистограммы

Примеры использования matplotlib.pyplot.hexbin

Гексагональный график с разбивкой по ячейкам

Гексагональный график с разбивкой по ячейкам