python繪制二維直方圖的代碼實(shí)現(xiàn)
hist+scatter
如果想描述二維數(shù)據(jù)的分布特征，那么一個(gè)直方圖顯然是不夠用的，為此可使用兩個(gè)直方圖分別代表x和y方向上的分布情況，同時(shí)透過(guò)散點(diǎn)圖查看其整體的分布特征。
下面創(chuàng)建一組二元高斯分布的數(shù)據(jù)，用于直方圖測(cè)試。多元高斯分布的主要參數(shù)仍為期望和方差，但所謂多元分布，在坐標(biāo)層面的表現(xiàn)就是坐標(biāo)軸的個(gè)數(shù)，也就是向量維度。所以N個(gè)元素對(duì)應(yīng)N維向量，也就有N個(gè)期望；而方差則進(jìn)化為了協(xié)方差矩陣
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mean = [0, 0] cov = [[0, 1], [10, 0]] x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 5000).T
其中，x,y就是待統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)。
fig = plt.figure()
gs = fig.add_gridspec(2, 2,
width_ratios=(4, 1),
height_ratios=(1, 4))
ax = fig.add_subplot(gs[1, 0])
ax.scatter(x, y, marker='x') # 散點(diǎn)圖繪制
xHist = fig.add_subplot(gs[0, 0], sharex=ax)
xHist.tick_params(axis="x", labelbottom=False)
yHist = fig.add_subplot(gs[1, 1], sharey=ax)
yHist.tick_params(axis="y", labelleft=False)
binwidth = 0.25
lim = (int(np.max(np.abs([x,y]))/0.25) + 1) * 0.25
bins = np.arange(-lim, lim + binwidth, binwidth)
xHist.hist(x, bins=bins)
yHist.hist(y, bins=bins, orientation='horizontal')
plt.show()其中，tick_params用于取消直方圖左側(cè)和下面的坐標(biāo)刻度，效果如下
hist2d
相比之下，hist2d可以更加便捷地繪制直方圖，并以圖像的形式反饋回來(lái)
當(dāng)然，也可以把hist+scatter圖中的散點(diǎn)圖代之以hist2d
fig = plt.figure()
gs = fig.add_gridspec(2, 2,
width_ratios=(4, 1),
height_ratios=(1, 4))
ax = fig.add_subplot(gs[1, 0])
ax.hist2d(x, y, bins=40) # 散點(diǎn)圖繪制
xHist = fig.add_subplot(gs[0, 0], sharex=ax)
xHist.tick_params(axis="x", labelbottom=False)
yHist = fig.add_subplot(gs[1, 1], sharey=ax)
yHist.tick_params(axis="y", labelleft=False)
binwidth = 0.25
lim = (int(np.max(np.abs([x,y]))/0.25) + 1) * 0.25
bins = np.arange(-lim, lim + binwidth, binwidth)
xHist.hist(x, bins=bins)
yHist.hist(y, bins=bins, orientation='horizontal')
plt.show()
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