Matplotlib 2D直方图|极客教程

Matplotlib 2D直方图

参考：matplotlib 2d histogram

Matplotlib是Python的一个绘图库，可以用于绘制各种静态、动态、交互式的图表。在数据分析、机器学习、人工智能等领域，Matplotlib都有着广泛的应用。本文将详细介绍如何使用Matplotlib绘制2D直方图。

一、2D直方图的基本概念

2D直方图是一种特殊的直方图，它不仅可以显示一个维度的数据分布情况，还可以显示两个维度的数据分布情况。在2D直方图中，数据被分割成多个箱子，每个箱子代表一个区间，箱子的高度代表该区间内数据的数量。

例如，我们有一组关于how2matplotlib.com网站访问量的数据，其中包括每天的访问量和每天的访问时间。我们可以使用2D直方图来显示这两个维度的数据分布情况。

二、Matplotlib绘制2D直方图的基本步骤

在Matplotlib中，我们可以使用hist2d函数来绘制2D直方图。下面是一个基本的步骤：

导入Matplotlib库：import matplotlib.pyplot as plt
创建数据：x = [1, 2, 3, 4, 5]，y = [1, 2, 3, 4, 5]
调用hist2d函数绘制2D直方图：plt.hist2d(x, y)
显示图表：plt.show()

下面我们将通过具体的示例代码来详细介绍如何使用Matplotlib绘制2D直方图。

三、示例代码

示例1：基本的2D直方图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 绘制2D直方图
plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='Blues')
cb = plt.colorbar()
cb.set_label('Counts in Bin')

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('2D Histogram of how2matplotlib.com')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()

示例2：改变直方图的颜色

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 绘制2D直方图
plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='Reds')
cb = plt.colorbar()
cb.set_label('Counts in Bin')

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('2D Histogram of how2matplotlib.com')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()

示例3：改变直方图的箱子数量

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 绘制2D直方图
plt.hist2d(x, y, bins=50, cmap='Blues')
cb = plt.colorbar()
cb.set_label('Counts in Bin')

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('2D Histogram of how2matplotlib.com')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()

示例4：添加网格线

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 绘制2D直方图
plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='Blues')
cb = plt.colorbar()
cb.set_label('Counts in Bin')

# 添加网格线
plt.grid(True)

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('2D Histogram of how2matplotlib.com')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()

示例5：改变图表的大小

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 设置图表的大小
plt.figure(figsize=(10, 8))

# 绘制2D直方图
plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='Blues')
cb = plt.colorbar()
cb.set_label('Counts in Bin')

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('2D Histogram of how2matplotlib.com')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()

示例6：改变坐标轴的范围

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 绘制2D直方图
plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='Blues')
cb = plt.colorbar()
cb.set_label('Counts in Bin')

# 改变坐标轴的范围
plt.xlim(-3, 3)
plt.ylim(-3, 3)

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('2D Histogram of how2matplotlib.com')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()

示例7：改变坐标轴的刻度

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 绘制2D直方图
plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='Blues')
cb = plt.colorbar()
cb.set_label('Counts in Bin')

# 改变坐标轴的刻度
plt.xticks(np.arange(-3, 4, 1))
plt.yticks(np.arange(-3, 4, 1))

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('2D Histogram of how2matplotlib.com')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()

示例8：改变颜色条的刻度

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 绘制2D直方图
plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='Blues')
cb = plt.colorbar(ticks=[0, 50, 100, 150, 200])
cb.set_label('Counts in Bin')

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('2D Histogram of how2matplotlib.com')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()

示例9：改变颜色条的标签

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 绘制2D直方图
plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='Blues')
cb = plt.colorbar()
cb.set_label('Visits in Bin')

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('2D Histogram of how2matplotlib.com')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()

示例10：使用不同的颜色映射

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 绘制2D直方图
plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='viridis')
cb = plt.colorbar()
cb.set_label('Counts in Bin')

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('2D Histogram of how2matplotlib.com')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()

示例11：使用对数刻度

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 绘制2D直方图
plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='Blues', norm=matplotlib.colors.LogNorm())
cb = plt.colorbar()
cb.set_label('Counts in Bin')

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('2D Histogram of how2matplotlib.com')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()

示例12：使用hexbin函数绘制2D直方图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 使用hexbin函数绘制2D直方图
plt.hexbin(x, y, gridsize=30, cmap='Blues')
cb = plt.colorbar()
cb.set_label('Counts in Bin')

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('2D Histogram of how2matplotlib.com')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()

示例13：使用不同的形状绘制2D直方图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 使用hexbin函数绘制2D直方图
plt.hexbin(x, y, gridsize=30, cmap='Blues', mincnt=1)
cb = plt.colorbar()
cb.set_label('Counts in Bin')

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('2D Histogram of how2matplotlib.com')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()

示例14：使用不同的边缘颜色绘制2D直方图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 使用hexbin函数绘制2D直方图
plt.hexbin(x, y, gridsize=30, cmap='Blues', edgecolors='red')
cb = plt.colorbar()
cb.set_label('Counts in Bin')

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('2D Histogram of how2matplotlib.com')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()

示例15：使用不同的填充颜色绘制2D直方图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 使用hexbin函数绘制2D直方图
plt.hexbin(x, y, gridsize=30, cmap='Blues', facecolors='red')
cb = plt.colorbar()
cb.set_label('Counts in Bin')

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('2D Histogram of how2matplotlib.com')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()