己宾和histogram2d的不同行为

Question

己宾和histogram2d的区别是什么？

f, (ax1,ax2) = plt.subplots(2)
ax1.hexbin(vradsel[0], distsel[0],gridsize=20,extent=-200,200,4,20],cmap=plt.cm.binary)
H, xedges, yedges =np.histogram2d(vradsel[0], distsel[0],bins=20,range=[[-200,200],[4,20]])
ax2.imshow(H, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.binary, aspect='auto',extent=[xedges[0],xedges[-1],yedges[0],yedges[-1]])
plt.show()

你可以看到histogram2d给出了-90度的旋转.我知道数据应该和黑箱的情节一样。

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Answer 1

不同的不是直方图的计算方式，而是直方图的绘制方式。来自np.histogram的数组np.histogram从数组左上方的4, -200 bin开始，但将根据origin的默认值绘制。您可以使用origin=lower或origin=upper关键字在plt.imshow中控制这一点。

但是origin只是镜像图像，因此您还必须记住，在图像中，水平轴x优先，垂直轴y次之，与数组相反，因此在绘图之前还必须转置H。

我的建议是只使用plt.hist2d()，这将适当地调整范围和方向，就像plt.hexbin一样。您仍然可以像numpy版本：H, x, y, im = ax.hist2d(...)那样访问结果，但是它会自动生成绘图。

a = np.random.rand(100)*400 - 200
b = np.random.rand(100)*16 + 4
a[:10] = -200
b[:10] = 4

f, ax = plt.subplots(3)

ax[0].hexbin(a, b, gridsize=20, extent=[-200,200,4,20], cmap=plt.cm.binary)

H, xedges, yedges = np.histogram2d(a, b, bins=20, range=[[-200,200],[4,20]])
ax[1].imshow(H.T, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.binary, aspect='auto',
                extent=[xedges[0],xedges[-1],yedges[0],yedges[-1]], origin='lower')

# simplest and most reliable:
ax[2].hist2d(a, b, bins=20, range=[[-200,200],[4,20]], cmap=plt.cm.binary)

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