Biểu đồ 2D mượt mà Python

>>> # Vẽ biểu đồ sử dụng pcolormesh >>> fig, (ax1, ax2) = plt. ô con(ncols=2, sharey=True) >>> ax1. pcolormesh(xedges, yedges, H, cmap='rainbow') >>> ax1. cốt truyện (x, 2 * np. log(x), 'k-') >>> ax1. set_xlim(x. phút(), x. max()) >>> ax1. set_ylim(y. phút(), y. max()) >>> ax1. set_xlabel('x') >>> ax1. set_ylabel('y') >>> ax1. set_title('histogram2d') >>> ax1. lưới()

---

Để vẽ biểu đồ 2D trong matplotlib, chúng ta có thể thực hiện các bước sau -

• Đặt kích thước hình và điều chỉnh phần đệm giữa và xung quanh các ô con

• Tạo các điểm dữ liệu x và y bằng cách sử dụng numpy

• Tạo một hình và một tập hợp các ô con

• Vẽ x và y bằng phương thức hist2d()

• Đặt tiêu đề của cốt truyện

• Để hiển thị hình, sử dụng phương thức show()

Thí dụ

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

x = 2 * np.random.randn(5000)
y = x + np.random.randn(5000)

fig, ax = plt.subplots()
_ = ax.hist2d(x[::10], y[::10])

ax.set_title('2D Histogram')

plt.show()

đầu ra

Cập nhật ngày 03-Jun-2021 13. 38. 46

Các cạnh ngoài cùng bên trái và bên phải của các thùng dọc theo mỗi chiều (nếu không được chỉ định rõ ràng trong các tham số thùng). [[xmin, xmax], [ymin, ymax]]. Tất cả các giá trị nằm ngoài phạm vi này sẽ được coi là ngoại lệ và không được tính trong biểu đồ

mật độ bool, mặc định. Sai

Bình thường hóa biểu đồ. Xem tài liệu về tham số mật độ của hist để biết thêm chi tiết

trọng số dạng mảng, hình dạng (n, ), tùy chọn

Một mảng các giá trị w_i cân từng mẫu (x_i, y_i)

cmin, cmax float, mặc định. Không có

Tất cả các thùng có số lượng nhỏ hơn cmin hoặc nhiều hơn cmax sẽ không được hiển thị (được đặt thành NaN trước khi chuyển sang imshow) và các giá trị đếm này trong biểu đồ số lượng giá trị trả về cũng sẽ được đặt thành nan khi trả về

Trả về . h Mảng 2D

Biểu đồ hai chiều của các mẫu x và y. Các giá trị trong x được lập biểu đồ dọc theo thứ nguyên đầu tiên và các giá trị trong y được lập biểu đồ dọc theo thứ nguyên thứ hai

xedges Mảng 1D

Các cạnh thùng dọc theo trục x

yedges Mảng 1D

Các cạnh thùng dọc theo trục y

hình ảnh QuadMesh Thông số khác . cmap str hoặc Colormap, mặc định. rcParams["image.cmap"] (mặc định. 'viridis')

Phiên bản Colormap hoặc tên bản đồ màu đã đăng ký được sử dụng để ánh xạ dữ liệu vô hướng thành màu sắc

norm str hoặc Normalize, tùy chọn

Phương pháp chuẩn hóa được sử dụng để chia tỷ lệ dữ liệu vô hướng thành phạm vi [0, 1] trước khi ánh xạ sang màu bằng cmap. Theo mặc định, tỷ lệ tuyến tính được sử dụng, ánh xạ giá trị thấp nhất thành 0 và cao nhất thành 1

Nếu được đưa ra, đây có thể là một trong những điều sau đây

• Một phiên bản của Normalize hoặc một trong các lớp con của nó (xem Chuẩn hóa bản đồ màu ).

• Một tên quy mô, tôi. e. một trong số "tuyến tính", "log", "symlog", "logit", v.v. Để biết danh sách các cân có sẵn, hãy gọi [array, array]0. Trong trường hợp đó, một lớp con Normalize phù hợp được tạo và khởi tạo động

vmin, vmax phao, tùy chọn

Khi sử dụng dữ liệu vô hướng và không có định mức rõ ràng, vmin và vmax xác định phạm vi dữ liệu mà bản đồ màu bao phủ. Theo mặc định, bản đồ màu bao gồm toàn bộ phạm vi giá trị của dữ liệu được cung cấp. Có lỗi khi sử dụng vmin/vmax khi một phiên bản định mức được cung cấp (nhưng sử dụng tên định mức [array, array]2 cùng với vmin/vmax được chấp nhận)

alpha [array, array]3 hoặc [array, array]4, tùy chọn

Giá trị pha trộn alpha

dữ liệu đối tượng có thể lập chỉ mục, tùy chọn

Nếu được cung cấp, các tham số sau đây cũng chấp nhận chuỗi [array, array]5, được hiểu là [array, array]6 (trừ khi điều này gây ra ngoại lệ)

x, y, trọng lượng

**kwargs

Các tham số bổ sung được truyền cho phương thức [array, array]7 và hàm tạo QuadMesh

Xem thêm

hist

Biểu đồ biểu đồ 1D

[[xmin, xmax], [ymin, ymax]]0

Biểu đồ 2D với các ngăn hình lục giác

ghi chú

• Hiện tại, [[xmin, xmax], [ymin, ymax]]1 tính toán các giới hạn trục của chính nó và mọi giới hạn đã đặt trước đó đều bị bỏ qua

• Kết xuất biểu đồ với thang màu logarit được thực hiện bằng cách chuyển một thể hiện [[xmin, xmax], [ymin, ymax]]2 cho đối số từ khóa định mức. Tương tự như vậy, việc chuẩn hóa định luật lũy thừa (tương tự như hiệu chỉnh gamma) có thể được thực hiện với [[xmin, xmax], [ymin, ymax]]3