python繪制二維直方圖的代碼實現(xiàn)
更新時間：2023年07月13日 09:16:28 作者：微小冷
本文主要介紹了python繪制二維直方圖的代碼實現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
hist+scatter
如果想描述二維數(shù)據(jù)的分布特征，那么一個直方圖顯然是不夠用的，為此可使用兩個直方圖分別代表x和y方向上的分布情況，同時透過散點圖查看其整體的分布特征。
下面創(chuàng)建一組二元高斯分布的數(shù)據(jù)，用于直方圖測試。多元高斯分布的主要參數(shù)仍為期望和方差，但所謂多元分布，在坐標層面的表現(xiàn)就是坐標軸的個數(shù)，也就是向量維度。所以N個元素對應(yīng)N維向量，也就有N個期望；而方差則進化為了協(xié)方差矩陣
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mean = [0, 0] cov = [[0, 1], [10, 0]] x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 5000).T
其中，x,y就是待統(tǒng)計的數(shù)據(jù)。
fig = plt.figure()
gs = fig.add_gridspec(2, 2,
width_ratios=(4, 1),
height_ratios=(1, 4))
ax = fig.add_subplot(gs[1, 0])
ax.scatter(x, y, marker='x') # 散點圖繪制
xHist = fig.add_subplot(gs[0, 0], sharex=ax)
xHist.tick_params(axis="x", labelbottom=False)
yHist = fig.add_subplot(gs[1, 1], sharey=ax)
yHist.tick_params(axis="y", labelleft=False)
binwidth = 0.25
lim = (int(np.max(np.abs([x,y]))/0.25) + 1) * 0.25
bins = np.arange(-lim, lim + binwidth, binwidth)
xHist.hist(x, bins=bins)
yHist.hist(y, bins=bins, orientation='horizontal')
plt.show()其中，tick_params用于取消直方圖左側(cè)和下面的坐標刻度，效果如下
hist2d
相比之下，hist2d可以更加便捷地繪制直方圖，并以圖像的形式反饋回來
當(dāng)然，也可以把hist+scatter圖中的散點圖代之以hist2d
fig = plt.figure()
gs = fig.add_gridspec(2, 2,
width_ratios=(4, 1),
height_ratios=(1, 4))
ax = fig.add_subplot(gs[1, 0])
ax.hist2d(x, y, bins=40) # 散點圖繪制
xHist = fig.add_subplot(gs[0, 0], sharex=ax)
xHist.tick_params(axis="x", labelbottom=False)
yHist = fig.add_subplot(gs[1, 1], sharey=ax)
yHist.tick_params(axis="y", labelleft=False)
binwidth = 0.25
lim = (int(np.max(np.abs([x,y]))/0.25) + 1) * 0.25
bins = np.arange(-lim, lim + binwidth, binwidth)
xHist.hist(x, bins=bins)
yHist.hist(y, bins=bins, orientation='horizontal')
plt.show()
到此這篇關(guān)于python繪制二維直方圖的代碼實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python繪制二維直方圖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關(guān)文章
本文主要介紹了python實現(xiàn)矩陣的示例代碼，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2023-07-07
centos+nginx+uwsgi部署django項目上線
本文主要介紹了centos+nginx+uwsgi部署django項目上線，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2022-07-07
今天小編就為大家分享一篇基于DataFrame改變列類型的方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-07-07
大家好，本篇文章主要講的是python Joypy繪制嵴線圖實例，感興趣的同學(xué)趕快來看一看吧，對你有幫助的話記得收藏一下
2022-01-01 
tsv、csv、xls等文件類型區(qū)別及如何用python處理詳解
近日在處理數(shù)據(jù)的時候發(fā)現(xiàn)有的文件為csv文件,有的為tsv文件,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于tsv、csv、xls等文件類型區(qū)別及如何用python處理的相關(guān)資料,文中通過代碼介紹的非常詳細,需要的朋友可以參考下
2024-04-04 
這篇文章將詳細講解如何使用OpenCV繪制各類幾何圖形，包括cv2.line()、v2.circle()、cv2.rectangle()、cv2.ellipse()、cv2.polylines()、cv2.putText()函數(shù)。需要的可以參考一下
2022-01-01 
如果你剛剛開始學(xué)習(xí) PyTorch,并想學(xué)習(xí)如何做一些基本的圖像分類,可以看看本文,這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于如何使用Pytorch完成圖像分類任務(wù)的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下
2022-08-08 
Python實現(xiàn)讀取HTML表格 pd.read_html()
這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)讀取HTML表格 pd.read_html()，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
2022-07-07 
這篇文章主要介紹了python中bs4.BeautifulSoup的基本用法,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下
2019-07-07