matplotlib.axes.Axes.hist2d #
- hachas hist2d ( x , y , contenedores = 10 , rango = Ninguno , densidad = Falso , pesos = Ninguno , cmin = Ninguno , cmax = Ninguno , * , datos = Ninguno , ** kwargs ) [fuente] #
Haz un diagrama de histograma 2D.
- Parámetros :
- x, y en forma de matriz, forma (n, )
Valores de entrada
- contenedores Ninguno o int o [int, int] o tipo matriz o [array, array]
La especificación del contenedor:
Si es int, el número de contenedores para las dos dimensiones (nx=ny=bins).
Si , el número de contenedores en cada dimensión (nx, ny = contenedores).
[int, int]Si es similar a una matriz, los bordes del contenedor para las dos dimensiones (x_edges=y_edges=bins).
Si , los bordes del contenedor en cada dimensión (x_edges, y_edges = bins).
[array, array]
El valor predeterminado es 10.
- forma de matriz de rango (2, 2), opcional
Los bordes más a la izquierda y más a la derecha de los contenedores a lo largo de cada dimensión (si no se especifica explícitamente en los parámetros de los contenedores): . Todos los valores fuera de este rango se considerarán valores atípicos y no se contarán en el histograma.
[[xmin, xmax], [ymin, ymax]]- densidad booleana, por defecto: Falso
Normalizar histograma. Consulte la documentación del parámetro de densidad
histde para obtener más detalles.- pesos en forma de matriz, forma (n, ), opcional
Una matriz de valores w_i pesando cada muestra (x_i, y_i).
- cmin, cmax float, predeterminado: Ninguno
No se mostrarán todos los contenedores que tengan un recuento inferior a cmin o superior a cmax (establecidos en NaN antes de pasar a imshow) y estos valores de recuento en el histograma de recuento de valores de retorno también se establecerán en nan al regresar.
- Devoluciones :
- h matriz 2D
El histograma bidimensional de las muestras x e y. Los valores en x se histograman a lo largo de la primera dimensión y los valores en y se histograman a lo largo de la segunda dimensión.
- arreglo xedges 1D
Los bordes del contenedor a lo largo del eje x.
- matriz 1D de yedges
Los bordes del contenedor a lo largo del eje y.
- imagen
QuadMesh
- Otros parámetros :
- cmap str o
Colormap, predeterminado:rcParams["image.cmap"](predeterminado:'viridis') La instancia de mapa de colores o el nombre de mapa de colores registrado que se utiliza para asignar datos escalares a colores.
- norma str o
Normalize, opcional El método de normalización usado para escalar datos escalares al rango [0, 1] antes de mapear a colores usando cmap . De forma predeterminada, se utiliza una escala lineal, asignando el valor más bajo a 0 y el más alto a 1.
Si se da, puede ser uno de los siguientes:
Una instancia de
Normalizeo una de sus subclases (consulte Normalización de mapa de colores ).Un nombre de escala, es decir, uno de "linear", "log", "symlog", "logit", etc. Para obtener una lista de las escalas disponibles, llame al
matplotlib.scale.get_scale_names().NormalizeEn ese caso, se genera e instancia dinámicamente una subclase adecuada .
- vmin, vmax flotante, opcional
Cuando se usan datos escalares y no hay una norma explícita , vmin y vmax definen el rango de datos que cubre el mapa de colores. De forma predeterminada, el mapa de colores cubre el rango de valores completo de los datos proporcionados. Es un error usar vmin / vmax cuando se proporciona una instancia de norma (pero es aceptable usar un nombre de norma junto con vmin / vmax ).
str- alfa o , opcional
0 <= scalar <= 1None El valor de mezcla alfa.
- objeto indexable de datos , opcional
Si se proporcionan, los siguientes parámetros también aceptan una cadena
s, que se interpreta comodata[s](a menos que esto genere una excepción):x , y , pesos
- **kwargs
Los parámetros adicionales se pasan al
pcolormeshmétodo y alQuadMeshconstructor.
- cmap str o
notas
Actualmente
hist2dcalcula sus propios límites de eje y se ignora cualquier límite establecido anteriormente.La representación del histograma con una escala de color logarítmica se logra pasando una
colors.LogNorminstancia al argumento de palabra clave norma . Del mismo modo, la normalización de ley de potencia (similar en efecto a la corrección gamma) se puede lograr concolors.PowerNorm.
