maxframe.dataframe.DataFrame.plot.hexbin#

DataFrame.plot.hexbin(*args, **kwargs)#

生成一个六边形箱图。

生成 x 与 y 的六边形箱图。如果 C 为 None`（默认值），则这是在 ``(x[i], y[i])` 位置观测值出现次数的直方图。

如果指定了 C，则指定在给定坐标 (x[i], y[i]) 处的值。这些值会被累积到每个六边形箱中，然后根据 reduce_C_function 进行归约，默认使用 NumPy 的均值函数 (numpy.mean())。（如果指定了 C，它也必须是与 x 和 y 长度相同的 1 维序列，或一个列标签。）

参数:

  • x (int or str) -- x 点的列标签或位置。

  • y (int or str) -- y 点的列标签或位置。

  • C (int or str, optional) -- (x, y) 点值的列标签或位置。

  • reduce_C_function (callable, default np.mean) -- 将箱中的所有值归约为单个数值的函数（例如 np.mean、np.max、np.sum、np.std）。

  • gridsize (int or tuple of (int, int), default 100) -- x 方向的六边形数量。y 方向的六边形数量会以使六边形近似规整的方式选择。或者，gridsize 可以是一个包含两个元素的元组，分别指定 x 和 y 方向上的六边形数量。

  • **kwargs -- 其他关键字参数请参考 DataFrame.plot()。

返回:

绘制六边形箱图的 matplotlib Axes。

返回类型:

matplotlib.Axes

参见

DataFrame.plot

绘制 DataFrame 的图表。

matplotlib.pyplot.hexbin

使用 matplotlib 的六边形箱图，是底层使用的 matplotlib 函数。

示例

以下示例使用来自正态分布的随机数据生成。

(Source code)

下一个示例使用 C 和 np.sum 作为 reduce_C_function。注意 'observations' 的值范围为 1 到 5，但结果图显示的值超过 25。这是因为 reduce_C_function 的作用。

(Source code)