Matplotlib.axes.Axes.hexbin()用 Python
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Matplotlib 是 Python 中的一个库，是 NumPy 库的数值-数学扩展。轴类包含了大部分的图形元素:轴、刻度、线二维、文本、多边形等。，并设置坐标系。Axes 的实例通过回调属性支持回调。
matplotlib.axes.Axes.hexbin()函数
matplotlib 库的 Axes 模块中的 Axes.hexbin()函数用于制作点 x，y，
语法: Axes.hexbin(self，x，y，C=None，gridsize=100，bins =None，xscale='linear '，yscale='linear '，extension = None，cmap=None，norm=None，vmin=None，vmax=None，alpha=None，线宽= None，edgecolors='face '，reduce_C_function=，mincnt=None，marginals=False，，data=None，*kwargs)
参数:该方法接受以下描述的参数:
- x，y: 这些参数是数据的序列。x 和 y 的长度必须相同。
- C : 该参数是箱中累积的值。
- gridsize : 此参数表示 x 方向或两个方向的六边形数量。
- xscale : 此参数在横轴上使用线性或 log10 刻度。
- xycale : 此参数在垂直轴上使用线性或 log10 刻度。
- mincnt : 此参数用于显示单元格中点数超过 mincnt 的单元格。
- 边缘:此参数用于将边缘密度绘制为沿 x 轴底部和 y 轴左侧的彩色矩形。
- 范围:该参数是箱的极限。
返回:这将返回以下内容:
- 多集合:返回定义六边形面元的多集合。
下面的例子说明了 matplotlib.axes.Axes.hexbin()函数在 matplotlib.axes 中的作用:
示例-1:
# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(19680801)
n = 100000
x = np.random.standard_normal(n)
y = 12 * np.random.standard_normal(n)
fig, ax = plt.subplots()
ax.hexbin(x, y, gridsize = 50, cmap ='Greens')
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.hexbin() Example')
plt.show()
输出:
示例-2:
# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(19680801)
n = 100000
x = np.random.standard_normal(n)
y = 2 * np.random.standard_normal(n)
z =[1, 2, 3, 4]
xmin = x.min()
xmax = x.max()
ymin = y.min()
ymax = y.max()
fig, axs = plt.subplots(ncols = 3,
sharey = True)
ax = axs[0]
hb = ax.hexbin(x, y, gridsize = 50,
bins ='log',
cmap ='BuGn')
ax.set(xlim =(xmin, xmax),
ylim =(ymin, ymax))
cb = fig.colorbar(hb, ax = ax)
cb.set_label('log')
ax = axs[1]
hb = ax.hexbin(x, y, gridsize = 50,
cmap ='Greens')
ax.set(xlim =(xmin, xmax),
ylim =(ymin, ymax))
cb = fig.colorbar(hb, ax = ax)
cb.set_label('Values')
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.\
hexbin() Example')
ax = axs[2]
hb = ax.hexbin(x, y, gridsize = 50,
bins = z, cmap ='BuGn')
ax.set(xlim =(xmin, xmax),
ylim =(ymin, ymax))
cb = fig.colorbar(hb, ax = ax)
cb.set_label(z)
plt.show()
输出:
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