matplotlib.axes.Axes.hexbin

Haches. hexbin ( x , y , C=Aucun , gridsize=100 , bins=Aucun , xscale='linear' , yscale='linear' , extent=Aucun , cmap=Aucun , norm=Aucun , vmin=Aucun , vmax=Aucun , alpha=Aucun , linewidths =Aucun , edgecolors='face' , reduce_C_function=<fonction moyenne> , mincnt=Aucun , marginals=Faux , * , data=Aucun ,**kwargs )

Créez un diagramme de regroupement hexagonal 2D des points x , y .

Si C vaut None , la valeur de l'hexagone est déterminée par le nombre de points dans l'hexagone. Sinon, C spécifie des valeurs à la coordonnée (x[i], y[i]). Pour chaque hexagone, ces valeurs sont réduites à l'aide de reduce_C_function .

Paramètres :

x, y comme un tableau

Les positions des données. x et y doivent être de même longueur.

Type de tableau C , facultatif

Si elles sont données, ces valeurs sont accumulées dans les bacs. Sinon, chaque point a une valeur de 1. Doit être de la même longueur que x et y .

gridsize int ou (int, int), par défaut : 100

S'il s'agit d'un seul entier, le nombre d'hexagones dans la direction x . Le nombre d'hexagones dans la direction y est choisi de sorte que les hexagones soient approximativement réguliers.

Alternativement, s'il s'agit d'un tuple ( nx , ny ), le nombre d'hexagones dans la direction x et la direction y .

bins 'log' ou int ou sequence, par défaut : Aucun

Discrétisation des valeurs hexagonales.

• Si None , aucun regroupement n'est appliqué ; la couleur de chaque hexagone correspond directement à sa valeur de comptage.

• Si 'log', utilisez une échelle logarithmique pour la palette de couleurs. Intérieurement,\(log_{10}(i+1)\)est utilisé pour déterminer la couleur de l'hexagone. Cela équivaut à norm=LogNorm().

• S'il s'agit d'un nombre entier, divisez les décomptes dans le nombre de cases spécifié et colorez les hexagones en conséquence.

• S'il s'agit d'une séquence de valeurs, les valeurs de la borne inférieure des cases à utiliser.

xscale {'linéaire', 'log'}, par défaut : 'linéaire'

Utilisez une échelle linéaire ou log10 sur l'axe horizontal.

yscale {'linéaire', 'log'}, par défaut : 'linéaire'

Utilisez une échelle linéaire ou log10 sur l'axe vertical.

mincnt entier > 0, par défaut : Aucun

Si ce n'est pas None , affiche uniquement les cellules avec plus que le nombre mincnt de points dans la cellule.

marginaux bool, par défaut : False

Si marginals vaut True , tracez la densité marginale sous forme de rectangles colormap en bas de l'axe des x et à gauche de l'axe des y.

extension 4-tuple de float, par défaut : aucun

Les limites des bacs (xmin, xmax, ymin, ymax). La valeur par défaut attribue les limites en fonction de gridsize , x , y , xscale et yscale .

Si xscale ou yscale est défini sur 'log', les limites sont supposées être l'exposant pour une puissance de 10. ' échelle, entrez (1, 50, 1, 3).

Retours :

PolyCollection

A PolyCollectiondéfinissant les bacs hexagonaux.

• PolyCollection.get_offsetscontient un tableau Mx2 contenant les positions x, y des centres des M hexagones.

• PolyCollection.get_arraycontient les valeurs des M hexagones.

Si marginals est True , la barre horizontale et la barre verticale (les deux PolyCollections) seront attachées à la collection de retour en tant qu'attributs hbar et vbar .

Autres paramètres :

cmap str ou Colormap, par défaut : rcParams["image.cmap"](par défaut : 'viridis')

L'instance Colormap ou le nom de la palette de couleurs enregistrée utilisée pour mapper les données scalaires aux couleurs.

norm str ou Normalize, facultatif

La méthode de normalisation utilisée pour mettre à l'échelle les données scalaires dans la plage [0, 1] avant le mappage aux couleurs à l'aide de cmap . Par défaut, une mise à l'échelle linéaire est utilisée, mappant la valeur la plus basse à 0 et la plus élevée à 1.

S'il est donné, il peut s'agir de l'un des éléments suivants :

• Une instance de Normalizeou une de ses sous-classes (voir Colormap Normalization ).

• Un nom d'échelle, c'est-à-dire "linéaire", "log", "symlog", "logit", etc. Pour une liste des échelles disponibles, appelez matplotlib.scale.get_scale_names(). Dans ce cas, une sous-classe appropriée Normalizeest générée et instanciée dynamiquement.

vmin, flotteur vmax, facultatif

Lorsque vous utilisez des données scalaires et aucune norme explicite , vmin et vmax définissent la plage de données couverte par la palette de couleurs. Par défaut, la palette de couleurs couvre toute la plage de valeurs des données fournies. C'est une erreur d'utiliser vmin / vmax lorsqu'une instance de norme est donnée (mais l'utilisation d'un nom de norme avec vmin / vmax est acceptable).str

alpha flottant entre 0 et 1, facultatif

La valeur de fusion alpha, entre 0 (transparent) et 1 (opaque).

largeurs de ligne flottantes, par défaut : aucune

Si Aucun , la valeur par défaut est 1.0.

edgecolors {'face', 'none', None } ou couleur, par défaut : 'face'

La couleur des bords de l'hexagone. Les valeurs possibles sont :

• 'face' : dessine les bords de la même couleur que la couleur de remplissage.

• 'none' : aucune arête n'est dessinée. Cela peut parfois conduire à des pixels non peints disgracieux entre les hexagones.

• Aucun : dessine les contours dans la couleur par défaut.

• Une couleur explicite.

reduce_C_function appelable, par défaut :numpy.mean

La fonction pour agréger C dans les bacs. Il est ignoré si C n'est pas donné. Celui-ci doit porter la signature :

def reduce_C_function(C: array) -> float

Les fonctions couramment utilisées sont :

• numpy.mean: moyenne des points

• numpy.sum: intégrale des valeurs ponctuelles

• numpy.amax: valeur prise à partir du point le plus grand

objet de données indexable, facultatif

S'ils sont fournis, les paramètres suivants acceptent également une chaîne s, qui est interprétée comme data[s](sauf si cela déclenche une exception) :

x , y , C

** propriétés kwargsPolyCollection

Tous les autres arguments de mots clés sont transmis àPolyCollection :

Propriété	La description
agg_filter	une fonction de filtre, qui prend un tableau flottant (m, n, 3) et une valeur dpi, et renvoie un tableau (m, n, 3) et deux décalages à partir du coin inférieur gauche de l'image
alpha	de type tableau ou scalaire ou Aucun
animated	bourdonner
antialiasedou aa ou antialiasés	bool ou liste de bools
array	semblable à un tableau ou Aucun
capstyle	CapStyleou {'bout', 'en saillie', 'rond'}
clim	(vmin : flottant, vmax : flottant)
clip_box	Bbox
clip_on	bourdonner
clip_path	Patch ou (chemin, transformation) ou aucun
cmap	Colormapou str ou Aucun
color	couleur ou liste de tuples rgba
edgecolorou ec ou edgecolors	couleur ou liste de couleurs ou 'visage'
facecolorou facecolors ou fc	couleur ou liste de couleurs
figure	Figure
gid	chaîne
hatch	{'/', '\', '|', '-', '+', 'x', 'o', 'O', '.', '*'}
in_layout	bourdonner
joinstyle	JoinStyleou {'onglet', 'rond', 'biseau'}
label	objet
linestyleou tirets ou styles de ligne ou ls	str ou tuple ou une liste de ceux-ci
linewidthou largeurs de ligne ou lw	flottant ou liste de flottants
mouseover	bourdonner
norm	Normalizeou str ou Aucun
offset_transformou transOffset	inconnue
offsets	(N, 2) ou (2,) en forme de tableau
path_effects	AbstractPathEffect
paths	liste de type tableau
picker	Aucun ou bool ou flottant ou appelable
pickradius	inconnue
rasterized	bourdonner
sizes	ndarray ou Aucun
sketch_params	(échelle : flottant, longueur : flottant, caractère aléatoire : flottant)
snap	booléen ou Aucun
transform	Transform
url	chaîne
urls	liste de str ou None
verts	liste de type tableau
verts_and_codes	inconnue
visible	bourdonner
zorder	flotteur

Voir également

hist2d

Bacs rectangulaires d'histogramme 2D

Exemples utilisant matplotlib.axes.Axes.hexbin

Diagramme en compartiments hexagonaux

Diagramme en compartiments hexagonaux

hexbin(x, y, C)

hexbin(x, y, C)