matplotlib.pyplot.hexbin

matplotlib.pyplot. hexbin ( x , y , C=None , gridsize=100 , bins =None , xscale='linear' , yscale='linear' , extent=None , cmap=None , norm=None , vmin=None , vmax=None , alpha=None , linewidths=None , edgecolors='face' , reduce_C_function=<関数の 平均値> , mincnt=None , marginals=False , * , data=None ,**kwargs )

点x、yの 2D 六角ビニング プロットを作成します。

CがNoneの場合、六角形の値は六角形のポイントの数によって決まります。それ以外の場合、Cは座標 (x[i], y[i]) の値を指定します。六角形ごとに、これらの値はreduce_C_functionを使用して削減されます。

パラメータ:

x, y配列のようなもの

データの位置。xとyは同じ長さでなければなりません。

C配列のような、オプション

指定した場合、これらの値はビンに蓄積されます。それ以外の場合、すべての点の値は 1 です。 x およびyと同じ長さでなければなりません。

gridsize int または (int, int)、デフォルト: 100

単一の int の場合、x方向の六角形の数。y方向の六角形の数は、六角形がほぼ規則的になるように選択されます。

または、タプル ( nx , ny ) の場合は、 x方向とy方向の六角形の数。

bins 'log' または int または sequence、デフォルト: なし

六角形の値の離散化。

• Noneの場合、ビニングは適用されません。各六角形の色は、そのカウント値に直接対応しています。

• 'log' の場合、カラーマップに対数スケールを使用します。初めの、\(log_{10}(i+1)\)六角形の色を決定するために使用されます。これは と同等norm=LogNorm()です。

• 整数の場合、指定された数のビンでカウントを分割し、それに応じて六角形に色を付けます。

• 値のシーケンスの場合、使用されるビンの下限の値。

xscale {'linear', 'log'}、デフォルト: 'linear'

横軸に線形または log10 スケールを使用します。

yscale {'linear', 'log'}、デフォルト: 'linear'

縦軸に線形または log10 スケールを使用します。

mincnt int > 0、デフォルト:なし

Noneでない場合、セル内のポイント数がmincntを超えるセルのみを表示します 。

marginals bool、デフォルト: False

marginals がTrueの場合、x 軸の下部と y 軸の左側に沿ってカラーマップされた四角形として周辺密度をプロットします。

float のエクステント4 タプル、デフォルト:なし

ビンの制限 (xmin、xmax、ymin、ymax)。デフォルトでは、 gridsize、x、y、xscaleおよびyscaleに基づいて制限が割り当て られます。

xscaleまたはyscaleが 'log' に設定されている場合、制限は 10 の累乗の指数であると予想されます。たとえば、'linear' スケールでは x 制限が 1 と 50 で、'log では 10 と 1000 の y 制限があります。 ' スケール、(1, 50, 1, 3) と入力します。

戻り値:

PolyCollection

PolyCollection六角形のビンを定義するA。

• PolyCollection.get_offsetsM 個の六角形の中心の x、y 位置を含む Mx2 配列が含まれます。

• PolyCollection.get_arrayM 個の六角形の値が含まれます。

marginalsがTrueの場合、水平バーと垂直バー (どちらも PolyCollection) が属性hbarとvbarとして返されるコレクションにアタッチされます。

その他のパラメータ:

cmap str またはColormap、デフォルト: rcParams["image.cmap"](デフォルト: 'viridis')

スカラー データを色にマップするために使用される Colormap インスタンスまたは登録済みのカラーマップ名。

ノルムstr またはNormalize、オプション

cmapを使用して色にマッピングする前に、スカラー データを [0, 1] の範囲にスケーリングするために使用される正規化方法。デフォルトでは、線形スケーリングが使用され、最小値が 0 に、最大値が 1 にマッピングされます。

指定する場合、これは次のいずれかになります。

• のインスタンスNormalizeまたはそのサブクラスの 1 つ ( Colormap Normalizationを参照)。

• スケール名。つまり、「linear」、「log」、「symlog」、「logit」などのいずれかです。使用可能なスケールのリストについては、 を呼び出しますmatplotlib.scale.get_scale_names()。その場合、適切なNormalizeサブクラスが動的に生成され、インスタンス化されます。

vmin、vmax float、オプション

スカラー データを使用し、明示的なnormを使用しない場合、vminとvmaxはカラーマップがカバーするデータ範囲を定義します。デフォルトでは、カラーマップは提供されたデータの値の範囲全体をカバーします。ノルムインスタンスが指定されているときにvmin / vmaxを使用するとエラーになります (ただし、 vmin / vmaxと 一緒にノルム名を使用することは許容されます)。str

0 と 1 の間のアルファ浮動小数点数、オプション

0 (透明) から 1 (不透明) までのアルファ ブレンディング値。

線幅float、デフォルト:なし

Noneの場合、デフォルトは 1.0 です。

edgecolors {'face', 'none', None } または色、デフォルト: 'face'

六角形のエッジの色。可能な値は次のとおりです。

• 'face': 塗りつぶしの色と同じ色でエッジを描画します。

• 'none': エッジは描画されません。これにより、六角形の間に見苦しい未塗装のピクセルが生じることがあります。

• なし: デフォルトの色でアウトラインを描画します。

• 明示的な色。

reduce_C_function呼び出し可能、デフォルト:numpy.mean

ビン内でCを集計する関数。Cが指定されていない場合は無視され ます。これには署名が必要です。

def reduce_C_function(C: array) -> float

一般的に使用される関数は次のとおりです。

• numpy.mean: ポイントの平均

• numpy.sum: ポイント値の積分

• numpy.amax: 最大点からの値

データのインデックス可能なオブジェクト、オプション

指定された場合、次のパラメーターは string も受け入れますs。これは、次のように解釈されますdata[s](例外が発生しない限り)。

x、y、C

**kwargsPolyCollectionプロパティ

他のすべてのキーワード引数は次のように渡されPolyCollectionます。

財産	説明
agg_filter	(m, n, 3) float 配列と dpi 値を取り、(m, n, 3) 配列と画像の左下隅からの 2 つのオフセットを返すフィルター関数
alpha	配列状またはスカラーまたはなし
animated	ブール
antialiasedまたは aa またはアンチエイリアス	bool または bool のリスト
array	配列のようなものまたはなし
capstyle	CapStyleまたは {'butt', 'projecting', 'round'}
clim	(vmin: float、vmax: float)
clip_box	Bbox
clip_on	ブール
clip_path	パッチまたは (パス、変換) またはなし
cmap	Colormapまたは str または None
color	色または rgba タプルのリスト
edgecolorまたは ec または edgecolors	色または色のリストまたは「顔」
facecolorまたはfacecolorsまたはfc	色または色のリスト
figure	Figure
gid	力
hatch	{'/'、'\'、'|'、'-'、'+'、'x'、'o'、'O'、'.'、'*'}
in_layout	ブール
joinstyle	JoinStyleまたは {'miter', 'round', 'bevel'}
label	物体
linestyleまたはダッシュまたはラインスタイルまたはls	str またはタプルまたはそのリスト
linewidthまたは線幅または lw	float または float のリスト
mouseover	ブール
norm	Normalizeまたは str または None
offset_transformまたはtransOffset	わからない
offsets	(N, 2) または (2,) 配列のようなもの
path_effects	AbstractPathEffect
paths	配列ライクのリスト
picker	None または bool または float または callable
pickradius	わからない
rasterized	ブール
sizes	ndarray またはなし
sketch_params	(位取り: float、長さ: float、乱数: float)
snap	ブールまたはなし
transform	Transform
url	力
urls	str または None のリスト
verts	配列ライクのリスト
verts_and_codes	わからない
visible	ブール
zorder	浮く

こちらもご覧ください

hist2d

2D ヒストグラムの長方形ビン