Matplotlib Hexbin和Histogram2d不同的行为
在本文中,我们将介绍Matplotlib中两种常用的绘图方式:Hexbin和Histogram2d,并着重讨论它们之间的不同行为。
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Hexbin
在Matplotlib中,Hexbin是将二维数据点聚合为多边形的一种视觉化方法。它通过给定的网格大小将数据点分割成多个六边形,并根据每个六边形内点的数量给多边形着色来表示数据的密度。这种方法特别适用于大数据集的可视化和DPI高的输出。
下面是一个简单的示例:
颜色越深,表示该区域内数据点越密集。
Histogram2d
与Hexbin类似,Histogram2d也是将数据点划分为多个网格,但是它将每个网格内的数量转化为一个高度值,从而在二维平面上表示出一个三维柱状图。相比于Hexbin,它更适用于少量数据集的可视化和分析。
下面是一个简单的示例:
颜色越深,表示该区域内数据点越密集。
行为不同
尽管两种方法都可以用于可视化数据点的分布情况,但是在某些情况下它们会产生截然不同的结果。下面我们将对比它们在不同情况下的行为。
数据点数量巨大
当数据点数量较大时,Hexbin会将数据点聚合在较小的区域内,产生一个光滑的热力图。而在同等条件下,Histogram2d则会将数据点分散在更宽的区域内,并产生一个不那么光滑的柱状图。
下面是一个简单的例子:
可以看出,Hexbin更适合处理大量数据点。
数据点分布非正态
当数据点分布非正态时,两种方法的结果可能会截然不同。
下面是一个简单的例子:
可以看出,Hexbin对于非正态分布的数据更易产生偏差,本应该被视为密集的区域反而被着色为稀疏的区域。而Histogram2d则没有这个问题,可以更好地反映数据点的密度分布。
网格大小不同
不同的网格大小也会对结果产生影响。当网格大小较小时,两种方法都会产生一个光滑的图像,但Hexbin更容易突出数据点的分布特征。而当网格大小较大时,两种方法都会将数据点视为稀疏,并产生一个没有意义的图像。
下面是一个简单的例子:
可以看出,随着网格大小的变化,两种方法的表现也有所不同。
总结
在Matplotlib中,Hexbin和Histogram2d是两种常用的绘图方式,用于可视化数据点的分布情况。它们之间的行为差异主要取决于数据点的数量、分布和网格大小的不同。在选择使用哪种方法时,需要根据具体的数据情况来选择。