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 2D гистограммы.

Параметры:

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

Входные значения

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

Спецификация бинов:

• Если int, число бинов для двух измерений (nx = ny = bins).
• Если [int, int], число бинов в каждом измерении (nx, ny = bins).
• Если массив-подобный объект, 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-подобный объект формы (2, 2), необязательно

Левая и правая границы бинов вдоль каждого измерения (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 для параметра density у hist для более подробной информации.

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

Массив значений w_i, взвешивающих каждую выборку (x_i, y_i).

cmin, cmaxfloat, по умолчанию: None

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

Возвращаемое значение:

h2D массив

Двумерная гистограмма выборок x и y. Значения в x учитываются вдоль первого измерения, а значения в y учитываются вдоль второго измерения.

xedges1D массив

Границы бинов по оси x.

yedges1D массив

Границы бинов 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 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:

• Объект Normalize или один из его подклассов (см. Нормализация цветовой карты).
• Имя масштаба, например, "линейное", "логарифмическое", "симлогарифмическое", "логическое" и т. д. Список доступных масштабов можно получить, вызвав matplotlib.scale.get_scale_names(). В этом случае генерируется и создается подходящий подкласс Normalize.

vmin, vmaxfloat, необязательно

При использовании скалярных данных и отсутствии явного norm, vmin и vmax определяют диапазон данных, который покрывается цветовой картой. По умолчанию цветовая карта покрывает весь диапазон значений предоставленных данных. Использование vmin/vmax при заданном объекте norm является ошибкой (но использование имени norm (строка) 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 исключение):

x, y, weights

**kwargs

Дополнительные параметры передаются методу pcolormesh и конструктору QuadMesh.

См. также

hist

Построение 1D гистограммы

hexbin

2D гистограмма с гексагональными бинами

Примечания

• В настоящее время hist2d рассчитывает свои собственные пределы осей, и любые ранее заданные пределы игнорируются.
• Отображение гистограммы с логарифмической шкалой цветов достигается путем передачи объекта colors.LogNorm в ключевой аргумент norm. Аналогично, нормализация с помощью степенной функции (похоже на коррекцию гамма-каналов) может быть реализована с помощью colors.PowerNorm.

Примеры использования matplotlib.pyplot.hist2d

Гистограммы

Гистограммы

Исследование нормализации

Исследование нормализации