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
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 hoặcNormalize
, tùy chọnPhương 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 conNormalize
phù hợp được tạo và khởi tạo động
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]
[array, array]
3 hoặc [array, array]
4, tùy chọnGiá trị pha trộn alpha
dữ liệu đối tượng có thể lập chỉ mục, tùy chọnNếu 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
**kwargsCác 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]]
0Biểu 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 quaKết 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