matplotlib.axes.Axes.hist2d #

Achsen. hist2d ( x , y , bins = 10 , range = None , density = False , weights = None , cmin = None , cmax = None , * , data = None , ** kwargs ) [source] #

Erstellen Sie ein 2D-Histogramm.

Parameter :
x, y Array-artig, Form (n, )

Eingabewerte

bins None oder int oder [int, int] oder array-like oder [array, array]

Die Behälterspezifikation:

  • Wenn int, die Anzahl der Bins für die beiden Dimensionen (nx=ny=bins).

  • Wenn , die Anzahl der Bins in jeder Dimension (nx, ny = Bins).[int, int]

  • Wenn es sich um ein Array handelt, die Behälterkanten für die beiden Dimensionen (x_edges=y_edges=bins).

  • Wenn , die Behälterkanten in jeder Dimension (x_edges, y_edges = Behälter).[array, array]

Der Standardwert ist 10.

Bereich Array-ähnliche Form (2, 2), optional

Die ganz linken und rechten Kanten der Bins entlang jeder Dimension (falls nicht explizit in den Bins-Parametern angegeben): . Alle Werte außerhalb dieses Bereichs werden als Ausreißer betrachtet und im Histogramm nicht gezählt.[[xmin, xmax], [ymin, ymax]]

Dichte bool, Standard: False

Histogramm normalisieren. Weitere Einzelheiten finden Sie in der Dokumentation zum Dichteparameter von .hist

Gewichte Array-artig, Form (n, ), optional

Ein Array von Werten w_i, die jede Probe (x_i, y_i) wiegen.

cmin, cmax float, Standard: Keine

Alle Bins mit einer Anzahl von weniger als cmin oder mehr als cmax werden nicht angezeigt (vor der Übergabe an imshow auf NaN gesetzt), und diese Zählwerte im Histogramm der Rückgabewerte werden bei der Rückgabe ebenfalls auf nan gesetzt.

Rückgaben :
h 2D-Array

Das zweidimensionale Histogramm der Stichproben x und y. Werte in x werden entlang der ersten Dimension histogrammiert und Werte in y werden entlang der zweiten Dimension histogrammiert.

xedges 1D-Array

Die Behälterkanten entlang der x-Achse.

yedges 1D-Array

Die Behälterkanten entlang der y-Achse.

BildQuadMesh
Andere Parameter :
cmap str oder Colormap, Standard: rcParams["image.cmap"](Standard: 'viridis')

Die Colormap-Instanz oder der registrierte Colormap-Name, der zum Zuordnen von Skalardaten zu Farben verwendet wird.

norm str oder Normalize, optional

Die Normalisierungsmethode, die verwendet wird, um skalare Daten auf den Bereich [0, 1] zu skalieren, bevor sie mithilfe von cmap auf Farben abgebildet werden . Standardmäßig wird eine lineare Skalierung verwendet, die den niedrigsten Wert auf 0 und den höchsten auf 1 abbildet.

Falls angegeben, kann dies einer der folgenden sein:

vmin, vmax Float, optional

Wenn skalare Daten und keine explizite Norm verwendet werden, definieren vmin und vmax den Datenbereich, den die Farbtabelle abdeckt. Standardmäßig deckt die Colormap den kompletten Wertebereich der gelieferten Daten ab. Es ist ein Fehler, vmin / vmax zu verwenden, wenn eine Norminstanz angegeben ist (aber die Verwendung eines Normnamens zusammen mit vmin / vmax ist akzeptabel).str

alpha oder , optional0 <= scalar <= 1None

Der Alpha-Blending-Wert.

data indexierbares Objekt, optional

Falls angegeben, akzeptieren die folgenden Parameter auch einen String s, der interpretiert wird als data[s](es sei denn, dies löst eine Ausnahme aus):

x , y , Gewichte

**Kwarg

Zusätzliche Parameter werden an die pcolormeshMethode und den QuadMesh Konstruktor weitergegeben.

Siehe auch

hist

1D-Histogrammdarstellung

hexbin

2D-Histogramm mit sechseckigen Bins

Anmerkungen

  • Berechnet derzeit hist2dseine eigenen Achsengrenzen, und zuvor festgelegte Grenzen werden ignoriert.

  • Das Rendern des Histogramms mit einer logarithmischen Farbskala wird erreicht, indem eine colors.LogNormInstanz an das Schlüsselwortargument norm übergeben wird. Ebenso kann eine Potenzgesetz-Normalisierung (ähnlich der Gamma-Korrektur) mit erreicht werden colors.PowerNorm.

Beispiele mit matplotlib.axes.Axes.hist2d#

Histogramme

Histogramme

Histogramme
Erforschung von Normalisierungen

Erforschung von Normalisierungen

Erforschung von Normalisierungen
hist2d(x, y)

hist2d(x, y)

hist2d(x, y)