我有5个点(x,y),并使用matplotlib的histogram2d函数创建一个热图,显示不同的颜色,表示每个bin的密度。我如何获得垃圾箱中点数的频率?
import numpy as np
import numpy.random
import pylab as pl
import matplotlib.pyplot as plt
x = [.3, -.3, -.3, .3, .3]
y = [.3, .3, -.3, -.3, -.4]
heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=4)
extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]
plt.clf()
plt.imshow(heatmap, extent=extent)
plt.show()
pl.scatter(x,y)
pl.show()
因此,使用4个箱,我希望每个箱中的频率为.2,.2,.2和.4
答案 0 :(得分:1)
In [45]: np.histogram2d(x, y, bins=2)
Out[45]:
(array([[ 1., 1.],
[ 2., 1.]]),
array([-0.3, 0. , 0.3]),
array([-0.4 , -0.05, 0.3 ]))
您可以使用元组指定输出的完整形状:bins=(2,2)
如果要标准化输出,请使用normed=True
:
In [50]: np.histogram2d(x, y, bins=2, normed=True)
Out[50]:
(array([[ 1.9047619 , 1.9047619 ],
[ 3.80952381, 1.9047619 ]]),
array([-0.3, 0. , 0.3]),
array([-0.4 , -0.05, 0.3 ]))
答案 1 :(得分:1)
heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=4)
heatmap /= heatmap.sum()
In [57]: heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=4)
In [58]: heatmap
Out[58]:
array([[ 1., 0., 0., 1.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 2., 0., 0., 1.]])
In [59]: heatmap /= heatmap.sum()
In [60]: heatmap
Out[60]:
array([[ 0.2, 0. , 0. , 0.2],
[ 0. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0.4, 0. , 0. , 0.2]])
请注意,如果您使用normed=True
,则heatmap.sum()
通常不等于1,而heatmap
乘以bin总和的面积这使heatmap
成为一个分布,但它们并不是你要求的频率。