Python pandas.DataFrame.plot.hexbin用法及代碼示例

用法:
DataFrame.plot.hexbin(x, y, C=None, reduce_C_function=None, gridsize=None, **kwargs)

生成六邊形分箱圖。

生成 x 與 y 的六邊形分箱圖。如果 C 是 None(默認值)，則這是在 (x[i], y[i]) 的觀察出現次數的直方圖。

如果指定了 C，則指定給定坐標 (x[i], y[i]) 處的值。這些值為每個六邊形 bin 累加，然後根據 reduce_C_function 減少，默認情況下具有 NumPy 的均值函數 (numpy.mean())。 (如果指定了C，它還必須是與x和y長度相同的一維序列，或者是列標簽。)

參數：

x：整數或字符串: x 點的列標簽或位置。
y：整數或字符串: y 點的列標簽或位置。
C：int 或 str，可選: (x, y) 點的值的列標簽或位置。
reduce_C_function：可調用，默認 np.mean: 一個參數的函數，可將 bin 中的所有值減少為單個數字(例如 np.mean , np.max , np.sum , np.std )。
gridsize：int 或 (int, int) 的元組，默認 100: x 方向上的六邊形數。 y方向上相應數量的六邊形以六邊形近似規則的方式選擇。或者，gridsize 可以是一個具有兩個元素的元組，指定 x 方向和 y 方向上六邊形的數量。
**kwargs：: 其他關鍵字參數記錄在 DataFrame.plot() 中。

matplotlib.AxesSubplot: 繪製 hexbin 的 matplotlib Axes。

例子：

以下示例是使用來自正態分布的隨機數據生成的。

>>> n = 10000
>>> df = pd.DataFrame({'x': np.random.randn(n),
...                    'y': np.random.randn(n)})
>>> ax = df.plot.hexbin(x='x', y='y', gridsize=20)

下一個示例使用 C 和 np.sum 作為 reduce_C_function 。請注意，‘observations’ 值的範圍從 1 到 5，但結果圖顯示的值最多超過 25。這是因為 reduce_C_function 。

>>> n = 500
>>> df = pd.DataFrame({
...     'coord_x': np.random.uniform(-3, 3, size=n),
...     'coord_y': np.random.uniform(30, 50, size=n),
...     'observations': np.random.randint(1,5, size=n)
...     })
>>> ax = df.plot.hexbin(x='coord_x',
...                     y='coord_y',
...                     C='observations',
...                     reduce_C_function=np.sum,
...                     gridsize=10,
...                     cmap="viridis")

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.DataFrame.plot.hexbin。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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