带有计算颜色的Hexbin图

Question

我有一个如下所示的数据框：

df = pd.DataFrame(
    {"x" : [2,4,5,8,5,4,1,6,8,7],
    "y" : [2,4,1,3,7,8,9,3,6,9],
    "z" : ["A","B","B","A","B","A","A","B","B","A"]})

列"x"和"y"包含x和y坐标，而列"z"包含相关标签。现在我想使用'jet' colourmap创建plt.hexbin图。箱的值以及颜色的值不应该由点的密度给出，而应该反映箱中标记为“B”的点的分数（（计数“B”）/（计数“B”+计数“A”） ））。

知道如何实现这个目标吗？

Answer 1

如果我理解你想要什么，你可以使用代表每个点值的C参数。这些值将由reduce_C_function给出的函数减少，默认为np.mean。 （这也记录在api中。）当你为每个＆＃34; B＆＃34;分配1时，你想要的每个bin的值正好是所有值的平均值。 0到每个＆＃34; A＆＃34;。所以这会给你想要的结果：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({"x": [2,4,5,8,5,4,1,6,8,7],
                   "y" : [2,4,1,3,7,8,9,3,6,9],
                   "z" : ["A","B","B","A","B","A","A","B","B","A"]})

plt.hexbin(df["x"], df["y"], C=df["z"]=="B", gridsize=4, cmap=plt.get_cmap("jet"))
plt.scatter(df["x"], df["y"], c=df["z"]=="B", cmap=plt.get_cmap("viridis"))
plt.show()

此处的散点图仅用于验证分箱是否正确。对于＆＃34; B＆＃34;和＃34; A＆＃34;。 结果如下：

减少gridsize=2表明每个bin的效果也超过一个点：