matplotlib.pyplot.hexbin #

matplotlib.pyplot. hexbin ( x , y , C=없음 , gridsize=100 , bins=없음 , xscale='linear' , yscale='linear' , extent=없음 , cmap=없음 , norm=없음 , vmin=없음 , vmax=없음 , alpha=None , linewidths=None , edgecolors='face' , reduce_C_function=<function mean> , mincnt=None , marginals=False , * , data=None ,**kwargs ) [출처] #

점 x , y 의 2D 육각형 비닝 플롯을 만듭니다 .

C 가 None 이면 육각형의 값은 육각형의 점 수에 의해 결정됩니다. 그렇지 않으면 C 는 좌표(x[i], y[i])에 값을 지정합니다. 각 육각형에 대해 이러한 값은 reduce_C_function 을 사용하여 줄 입니다.

매개변수 :

x, y 배열과 유사

데이터 위치. x 와 y 는 길이가 같아야 합니다.

C 배열과 유사, 선택 사항

주어진 경우 이러한 값은 저장소에 누적됩니다. 그렇지 않으면 모든 점의 값은 1입니다. x 및 y 와 길이가 같아야 합니다 .

gridsize int 또는 (int, int), 기본값: 100

단일 정수인 경우 x 방향의 육각형 수입니다. y 방향 의 육각형 수 는 육각형이 대략 규칙적이도록 선택됩니다.

또는 튜플( nx , ny )인 경우 x 방향 및 y 방향 의 육각형 수입니다 .

bins 'log' 또는 정수 또는 시퀀스, 기본값: 없음

육각형 값의 이산화.

None 이면 비닝이 적용되지 않습니다. 각 육각형의 색상은 카운트 값과 직접적으로 일치합니다.
'log'인 경우 컬러맵에 로그 스케일을 사용합니다. 내부적으로,\(log_{10}(i+1)\)육각형 색상을 결정하는 데 사용됩니다. 이는 norm=LogNorm().
정수인 경우 지정된 개수의 빈에서 카운트를 나누고 그에 따라 육각형의 색상을 지정합니다.
일련의 값인 경우 사용할 빈의 하한 값입니다.

xscale {'선형', '로그'}, 기본값: '선형'

가로축에 선형 또는 log10 눈금을 사용합니다.

yscale {'선형', '로그'}, 기본값: '선형'

수직 축에 선형 또는 log10 스케일을 사용하십시오.

mincnt int > 0, 기본값: 없음

None 이 아니면 셀의 포인트 수가 mincnt 보다 많은 셀만 표시합니다 .

marginals bool, 기본값: False

marginals 가 True 이면 x축 하단과 y축 왼쪽을 따라 컬러맵 사각형으로 주변 밀도를 플로팅합니다.

범위 float의 4-튜플, 기본값: 없음

빈의 한계(xmin, xmax, ymin, ymax). 기본값은 gridsize , x , y , xscale 및 yscale 을 기반으로 제한을 할당합니다 .

xscale 또는 yscale 이 'log'로 설정된 경우 한계는 10의 거듭제곱에 대한 지수가 될 것으로 예상됩니다. 예를 들어 '선형' 스케일에서 x-제한이 1과 50이고 'log에서 y-제한이 10과 1000인 경우 ' 스케일, (1, 50, 1, 3)을 입력합니다.

반환 :

PolyCollection

A PolyCollection는 육각형 그룹을 정의합니다.

PolyCollection.get_offsetsM 육각형 중심의 x, y 위치를 포함하는 Mx2 배열을 포함합니다.
PolyCollection.get_arrayM 육각형의 값을 포함합니다.

marginals 가 True 이면 가로 막대와 세로 막대(둘 다 PolyCollections)가 반환 컬렉션에 hbar 및 vbar 속성으로 연결됩니다 .

기타 매개변수 :

cmap str 또는 Colormap, 기본값: rcParams["image.cmap"](기본값: 'viridis')

스칼라 데이터를 색상에 매핑하는 데 사용되는 Colormap 인스턴스 또는 등록된 컬러맵 이름입니다.

norm str 또는 Normalize, 선택 사항

cmap 을 사용하여 색상에 매핑하기 전에 스칼라 데이터를 [0, 1] 범위로 조정하는 데 사용되는 정규화 방법 입니다. 기본적으로 선형 스케일링이 사용되어 가장 낮은 값을 0으로, 가장 높은 값을 1로 매핑합니다.

주어진 경우 다음 중 하나일 수 있습니다.

서브클래스 의 인스턴스 Normalize또는 그 중 하나입니다( 컬러맵 정규화 참조 ).
척도 이름, 즉 "linear", "log", "symlog", "logit" 등 중 하나. 사용 가능한 척도 목록을 보려면 matplotlib.scale.get_scale_names(). 이 경우 적절한 Normalize하위 클래스가 동적으로 생성되고 인스턴스화됩니다.

vmin, vmax float, 옵션

스칼라 데이터를 사용하고 명시적 norm 을 사용하지 않는 경우 vmin 및 vmax 는 컬러 맵이 다루는 데이터 범위를 정의합니다. 기본적으로 컬러맵은 제공된 데이터의 전체 값 범위를 포함합니다. norm 인스턴스가 주어졌을 때 vmin / vmax를 사용하는 것은 오류입니다(단, vmin / vmax 와 함께 norm 이름 을 사용 하는 것은 허용됨).str

0과 1 사이의 알파 부동 소수점, 선택 사항

0(투명)과 1(불투명) 사이의 알파 블렌딩 값입니다.

선폭 부동, 기본값: 없음

None 이면 기본값은 1.0입니다.

edgecolors {'face', 'none', None } 또는 색상, 기본값: 'face'

육각형 모서리의 색상입니다. 가능한 값은 다음과 같습니다.

'face': 채우기 색상과 같은 색상으로 가장자리를 그립니다.
'none': 가장자리가 그려지지 않습니다. 이로 인해 때때로 육각형 사이에 보기 흉하게 도색되지 않은 픽셀이 생길 수 있습니다.
없음 : 기본 색상으로 외곽선을 그립니다.
명시적인 색상입니다.

reduce_C_function 호출 가능, 기본값:numpy.mean

빈 내에서 C 를 집계하는 기능 . C 가 주어지지 않으면 무시됩니다 . 서명이 있어야 합니다.

def reduce_C_function(C: array) -> float

일반적으로 사용되는 기능은 다음과 같습니다.

numpy.mean: 점수의 평균
numpy.sum: 포인트 값의 적분
numpy.amax: 가장 큰 점에서 취한 값

데이터 인덱싱 가능 개체, 선택 사항

주어진 경우, 다음 매개변수는 문자열도 허용하며 s, 이는 다음과 같이 해석됩니다 data[s](예외가 발생하지 않는 한).

x , y , C

**kwargs PolyCollection속성

다른 모든 키워드 인수는 다음에 전달됩니다 PolyCollection.

재산	설명
`agg_filter`	(m, n, 3) 부동 소수점 배열과 dpi 값을 사용하고 (m, n, 3) 배열과 이미지의 왼쪽 하단에서 두 오프셋을 반환하는 필터 함수
`alpha`	배열형 또는 스칼라 또는 없음
`animated`	부울
`antialiased`또는 aa 또는 앤티앨리어싱	부울 또는 부울 목록
`array`	배열형 또는 없음
`capstyle`	`CapStyle`또는 {'butt', 'projecting', 'round'}
`clim`	(vmin: 플로트, vmax: 플로트)
`clip_box`	`Bbox`
`clip_on`	부울
`clip_path`	패치 또는 (경로, 변환) 또는 없음
`cmap`	`Colormap`또는 str 또는 없음
`color`	rgba 튜플의 색상 또는 목록
`edgecolor`또는 ec 또는 edgecolors	색상 또는 색상 목록 또는 '얼굴'
`facecolor`또는 facecolors 또는 fc	색상 또는 색상 목록
`figure`	`Figure`
`gid`	str
`hatch`	{'/', '\', '\|', '-', '+', 'x', 'o', 'O', '.', '*'}
`in_layout`	부울
`joinstyle`	`JoinStyle`또는 {'마이터', '라운드', '베벨'}
`label`	물체
`linestyle`또는 대시 또는 선 스타일 또는 ls	str 또는 튜플 또는 그 목록
`linewidth`또는 선폭 또는 lw	플로트 또는 플로트 목록
`mouseover`	부울
`norm`	`Normalize`또는 str 또는 없음
`offset_transform`또는 트랜스오프셋	알려지지 않은
`offsets`	(N, 2) 또는 (2,) 배열형
`path_effects`	`AbstractPathEffect`
`paths`	배열과 같은 목록
`picker`	None 또는 bool 또는 float 또는 호출 가능
`pickradius`	알려지지 않은
`rasterized`	부울
`sizes`	ndarray 또는 없음
`sketch_params`	(스케일: float, 길이: float, 임의성: float)
`snap`	부울 또는 없음
`transform`	`Transform`
`url`	str
`urls`	str 또는 None 목록
`verts`	배열과 같은 목록
`verts_and_codes`	알려지지 않은
`visible`	부울
`zorder`	뜨다

또한보십시오

hist2d: 2D 히스토그램 직사각형 빈