我有很多数据几乎无法用肉眼解释为xy散点图。麻省理工学院更有趣的是在哪里建造了集群，这就是为什么我选择了热图的原因：
heatmap, yedges, xedges = np.histogram2d(y, x, bins=(10,10))
extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]
生成以下情节
很好。但是我不确定这种颜色甚至表示什么，但这不是一定范围（例如
4>x>5 & 11>y>12）之间的数据点数量。问题
我知道我可以编写一个程序，合并适当的数据点，为一个单元计数实例，并自己绘制所需的热图，但是在数据科学中是否已经没有这种精巧工具的实现？
最佳答案
您可以使用matplotlib hexbin作为一种简单的方法，或者检查seaborn中的kde图。我不确定我是否会听从您对计数的评论。您认为它们放错了位置吗？由于矩阵方向与其他语言的差异，因此通常对轴的原点或对矩阵进行转置的需求感到困惑。除此之外，〜（8，12）处的2D容器应具有大约14个元素，如色条所示。