Python中的 Matplotlib.axes.Axes.hist2d()

Matplotlib.axes.Axes.hist2d()是Matplotlib库中Axes类的一个方法。它用于绘制一个二维直方图，将x和y坐标的数据划分为二维的bin（箱子）并统计每个bin中数据出现的次数，然后根据颜色来表示每个bin中数据的数量。该方法是用Python编写的一种数据可视化工具。

代码

Axes.hist2d(
    x,
    y,
    bins=10,
    range=None,
    norm=,
    weights=None,
    cmin=None,
    cmax=None,
    *,
    data=None,
    **kwargs,
)

其中：

• x: 对应于x轴坐标的数组。
• y: 对应于y坐标轴的数组。
• bins: X和Y方向bin的数量，可以是整数，也可以是长度为2的数组。
• range: 二元元组，代表在每个方向上x和y坐标值的范围。默认值为None（即自动计算）。
• norm: 用于归一化直方图的对象，如果为None，则不归一化。
• weights: 每个数据点的权重。数组长度必须等于x或y。
• cmin, cmax: 颜色图的阈值。此参数可以用来设置颜色映射的值范围。

样例

下面给出一个使用Matplotlib.axes.Axes.hist2d()函数的例子。这个例子会生成一个包含5个数据点的随机数据，然后利用该方法生成一个二维的直方图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Generating 5 random normally distributed 2D points
x = np.random.randn(5, 2)

# Plotting the 2D histogram
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.hist2d(x[:, 0], x[:, 1], bins=10, cmap='Oranges')

# Setting titles, labels and colorbar
ax.set_title('2D Histogram', fontsize=16, fontweight='bold')
ax.set_xlabel('X-axis', fontsize=14)
ax.set_ylabel('Y-axis', fontsize=14)
cbar = plt.colorbar()
cbar.ax.set_ylabel('Counts', fontsize=14)

plt.show()

该程序将生成一个包含两个坐标轴和一个二维直方图的图像，其中的颜色表示每个bin中数据的数量。在这个例子中，每个方向使用的bin数量均为10。

结论

hist2d()函数是一种方便、易于使用的工具，可用于制作二维直方图并展示数据的分布情况。该方法的灵活性和可自定义程度使其成为Python中的数据可视化工具之一。