matplotlib.axes.Axes.hist2d

Axes.hist2d(x, y, bins=10, range=None, normed=False, weights=None, cmin=None, cmax=None, *, data=None, **kwargs) [source]

2 डी हिस्टोग्राम प्लॉट बनाएं।

पैरामीटर:	x, y : array_like, shape (n, ) इनपुट मान bins : None or int or [int, int] or array_like or [array, array] बिन विनिर्देश: यदि int, दो आयामों के लिए डिब्बे की संख्या (nx = ny = bins) है। यदि [int, int] , प्रत्येक आयाम में डिब्बे की संख्या (nx, ny = bins)। यदि array_like, दो आयामों के लिए बिन किनारों (x_edges = y_edges = bins)। यदि [array, array] , प्रत्येक आयाम में बिन किनारे (x_edges, y_edges = डिब्बे)। डिफ़ॉल्ट मान 10 है। range : array_like shape(2, 2), optional, default: None प्रत्येक आयाम के साथ डिब्बे के बाएं और सबसे दाहिने किनारों (यदि डिब्बे मापदंडों में स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट नहीं हैं): [[xmin, xmax], [ymin, ymax]] । इस श्रेणी के बाहर के सभी मानों को आउटलेर माना जाएगा और हिस्टोग्राम में लंबा नहीं किया जाएगा। normed : bool, optional, default: False हिस्टोग्राम को सामान्य करें। weights : array_like, shape (n, ), optional, default: None प्रत्येक नमूने (x_i, y_i) का वजन करने वाले मानों की एक सरणी। cmin : scalar, optional, default: None सभी डिब्बे जिन पर कम से कम गिनती होती है, उन्हें प्रदर्शित नहीं किया जाएगा और रिटर्न वैल्यू काउंट हिस्टोग्राम में इन गणना मूल्यों को भी रिटर्न पर सेट किया जाएगा cmax : scalar, optional, default: None Cmax से अधिक की गणना करने वाले सभी डिब्बे प्रदर्शित नहीं किए जाएंगे (imshow में पास होने से पहले कोई भी सेट नहीं किया जाएगा) और रिटर्न वैल्यू काउंट हिस्टोग्राम में इन गणना मूल्यों को भी रिटर्न पर सेट किया जाएगा
यह दिखाता है:	h : 2D array नमूने x और y के द्वि-आयामी हिस्टोग्राम। एक्स में मानों को पहले आयाम के साथ हिस्टोग्राम किया जाता है और दूसरे आयाम में वाई में मूल्यों को हिस्टोग्राम किया जाता है। xedges : 1D array एक्स अक्ष के साथ बिन किनारों। yedges : 1D array वाई अक्ष के साथ बिन किनारों। image : QuadMesh
अन्य पैरामीटर:	cmap : Colormap or str, optional एक colors.Colormap । colors.Colormap उदाहरण। यदि सेट नहीं है, तो आरसी सेटिंग्स का उपयोग करें। norm : Normalize, optional एक रंग। सामान्य उदाहरण का उपयोग ल्यूमिनेंस डेटा को स्केल करने के लिए किया जाता है [0, 1] । यदि सेट नहीं किया गया है, तो colors.Normalize को डिफॉल्ट करें। सामान्य करें colors.Normalize । vmin/vmax : None or scalar, optional तर्क colors.Normalize उदाहरण के लिए पारित कर दिया। alpha : 0 <= scalar <= 1 or None, optional अल्फा सम्मिश्रण मूल्य।

यह भी देखें

hist

1 डी हिस्टोग्राम प्लॉटिंग

टिप्पणियाँ

• वर्तमान में hist2d यह स्वयं की धुरी सीमा की गणना करता है, और पहले से निर्धारित किसी भी सीमा को अनदेखा कर दिया जाता है।
• एक लघुगणकीय रंग पैमाने के साथ हिस्टोग्राम का प्रतिपादन एक रंग को पारित करके पूरा किया जाता है। आदर्श कीवर्ड तर्क में colors.LogNorm उदाहरण। इसी तरह, पावर-लॉ नॉर्मलाइजेशन (गामा करेक्शन के प्रभाव के समान) को colors.PowerNorm साथ पूरा किया जा सकता है। पावर colors.PowerNorm ।

ध्यान दें

ऊपर वर्णित तर्कों के अलावा, यह फ़ंक्शन डेटा कीवर्ड तर्क ले सकता है। यदि ऐसा कोई डेटा तर्क दिया जाता है, तो निम्न तर्क डेटा द्वारा प्रतिस्थापित किए जाते हैं [<arg>] :

• निम्नलिखित नामों के साथ सभी तर्क: 'वज़न', 'x', 'y'।

डेटा के रूप में पारित वस्तुओं को आइटम एक्सेस ( data[<arg>] ) और सदस्यता परीक्षण ( <arg> in data ) का समर्थन करना चाहिए।

matplotlib.axes.Axes.hist2d का उपयोग करने वाले उदाहरण