python - 如何进行matshow或imshow，但将轴值显示为bin边界(即，如在2d频率/密度图上那样)

我需要做一个二维密度图。但是，我自己计算“密度”。因此，基本上我有一个NxM值数组，只能使用plt.matshow（或imshow）绘制。

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.matshow(value_array)
ax.set_xticklabels(x_edges - 2.5)
ax.set_yticklabels(y_edges - 0.25)

但是，在这种情况下，轴值是图中的像素，而我确实希望它显示一些用户定义的值。因此，我如上所述手动更改了刻度标签。

这仍然存在问题。 matshow仍然认为刻度标签正在标记图像中的“像素”，因此刻度标签打印在每个像素正方形的“中间”。但是，就像我说的那样，我真正想绘制的内容更像是密度图，因此每个“像素正方形”都表示x，y空间中的一个bin。将刻度线标签打印在正方形边缘上会更加有意义，就像通常对直方图和频率图所做的方式一样。

我应该继续使用matshow还是这样做呢？例如，我可以使用plt.hist2d但手动设置“高度”而不输入大量样本数据吗？否则，我如何使plt.matshow以我希望的方式放置刻度标签？

最佳答案

我不确定我是否正确理解您。我了解的是，您想要获取数据的二维直方图，并希望使用一种颜色显示每个仓的计数/密度，同时保留仓边的真实坐标。

实际上，您可以结合使用numpy.histogram2d和matplotlib.pyplot.imshow。


  让我开始警告。使用imshow可以显示像素。因此，您隐式地假设箱沿每个轴的大小均一。它们的宽度和高度可能不同，但是每个容器的宽度/高度必须相等，以使表示形式公平。


要实现我认为您想要的功能，您将必须使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

N = 100000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.weibull(2.,N)

P, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=(np.linspace(-4,+5,10), np.linspace(0,4,21)), density=True)

fig, ax = plt.subplots()

cax = ax.imshow(P.T, extent=(xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]),
  origin='lower', interpolation='nearest', clim=(0,.4), cmap='afmhot_r')

cbar = fig.colorbar(cax,aspect=10)

ax.set_aspect('auto')

ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')

plt.savefig('test.png')
plt.show()

哪个情节



棘手的部分是要获得自然的输出：


您必须覆盖imshow的默认设置，即将图像的原点放在图像顶部。如图所示，您可以使用origin='lower'选项。
您必须绘制numpy.histogram的转置输出，因为imshow照原样显示矩阵，而numpy.histogram show的输出具有形状(nx, ny)：x轴上的值对应于行。
您可能必须更改纵横比，请参见this answer。

关于python - 如何进行matshow或imshow，但将轴值显示为bin边界(即，如在2d频率/密度图上那样)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/54863543/