python - matplotlib hexbin 归一化

我想用 matplotlib 制作 x y 数据的多个 hexbin 密度图，类似于这个:
http://matplotlib.org/1.4.0/examples/pylab_examples/hexbin_demo.html

但我想将每个六边形的计数除以给定的数字(密度图中的最高偷看值)，以便我所有的密度图都具有相同的着色，并且所有图的颜色条将为 [0,1] 范围.

有人可以向我展示一个工作示例吗？

谢谢你的期待，

亚诺斯

最佳答案

我看到了两种可能的方法来做到这一点。

方法一

第一种方法是调用 hexbin 以获取最大值，然后使用 reduce_C_function 输入选项执行另一个 hexbin 调用以缩放数据。
执行归一化的问题在于，在创建 hexbin 之前，您不知道每个 bin 中有多少点。使用您链接到的示例中的数据(但仅创建线性比例图)，这将类似于:

plt.subplot(111)
hb = plt.hexbin(x,y, cmap=plt.cm.YlOrRd_r)
plt.cla()
plt.hexbin(x, y,
           C=np.ones_like(y, dtype=np.float) / hb.get_array().max(),
           cmap=plt.cm.YlOrRd_r,
           reduce_C_function=np.sum)
plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
cb = plt.colorbar()

在第二个 hexbin 调用中，您必须提供 C 数组才能使用 reduce_C_function 选项。在这种情况下，C=np.ones_like(y) / hb.get_array().max() 就是您所需要的，因为您只需将这些值相加即可。

请注意，在第一次 hexbin 调用后清除轴可能是有意义的。

这种方法的一个问题是，您将拥有没有点的空箱(空白区域)。如果您希望背景颜色与零值相同，则可以添加 plt.gca().set_axis_bgcolor(plt.cm.YlOrRd_r(0)) 。

方法二

另一种方法是简单地使用 hexbin 中固有的自动缩放，并简单地重新标记颜色条。例如:

plt.subplot(111)
hb = plt.hexbin(x,y, cmap=plt.cm.YlOrRd_r)
plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
cb = plt.colorbar()
cb.set_ticks(np.linspace(hb.get_array().min(), hb.get_array().max(), 6))
cb.set_ticklabels(np.linspace(0, 1., 6))

请注意，必须以计数为单位使用颜色条刻度 setter ，然后将标签设置在所需的范围内。就我个人而言，我更喜欢第二种方法，因为它更简洁一些，但我可以想象第一种方法更有用的情况。

关于python - matplotlib hexbin 归一化，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/29368295/