Trăn mật độ 2D

Các cạnh ngoài cùng bên trái và bên phải của các thùng dọc theo mỗi chiều [nếu không được chỉ định rõ ràng trong các tham số thùng]. [[xmin, xmax], [ymin, ymax]]. Tất cả các giá trị nằm ngoài phạm vi này sẽ được coi là ngoại lệ và không được tính trong biểu đồ

Bình thường hóa biểu đồ. bình thường là một từ đồng nghĩa không được chấp nhận cho tham số này

Một mảng các giá trị w_i cân từng mẫu [x_i, y_i]

Tất cả các thùng có số đếm nhỏ hơn cmin sẽ không được hiển thị và các giá trị đếm này trong biểu đồ số lượng giá trị trả về cũng sẽ được đặt thành nan khi trả về

Tất cả các thùng có số đếm lớn hơn cmax sẽ không được hiển thị [được đặt thành không có trước khi chuyển sang imshow] và các giá trị đếm này trong biểu đồ đếm giá trị trả về cũng sẽ được đặt thành nan khi trả về

Biểu đồ hai chiều của các mẫu x và y. Các giá trị trong x được lập biểu đồ dọc theo thứ nguyên đầu tiên và các giá trị trong y được lập biểu đồ dọc theo thứ nguyên thứ hai

Các cạnh thùng dọc theo trục x

Các cạnh thùng dọc theo trục y

Một trường hợp colors.Colormap. Nếu không được đặt, hãy sử dụng cài đặt rc

Phiên bản colors.Normalize được sử dụng để chia tỷ lệ dữ liệu độ sáng thành

def f[x, y]:
    return np.sin[x] ** 10 + np.cos[10 + y * x] * np.cos[x]

def f[x, y]:
    return np.sin[x] ** 10 + np.cos[10 + y * x] * np.cos[x]

Các đối số được chuyển đến phiên bản

def f[x, y]:
    return np.sin[x] ** 10 + np.cos[10 + y * x] * np.cos[x]

def f[x, y]:
    return np.sin[x] ** 10 + np.cos[10 + y * x] * np.cos[x]

def f[x, y]:
    return np.sin[x] ** 10 + np.cos[10 + y * x] * np.cos[x]

Giá trị pha trộn alpha

Xem thêm

def f[x, y]:
    return np.sin[x] ** 10 + np.cos[10 + y * x] * np.cos[x]

ghi chú

• Hiện tại,

  def f[x, y]:
      return np.sin[x] ** 10 + np.cos[10 + y * x] * np.cos[x]
  

  24 tính toán các giới hạn trục của chính nó và mọi giới hạn đã đặt trước đó đều bị bỏ qua
• Kết xuất biểu đồ với thang màu logarit được thực hiện bằng cách chuyển một thể hiện

  def f[x, y]:
      return np.sin[x] ** 10 + np.cos[10 + y * x] * np.cos[x]
  

  25 cho đối số từ khóa định mức. Tương tự như vậy, việc chuẩn hóa định luật lũy thừa [có tác dụng tương tự như hiệu chỉnh gamma] có thể được thực hiện với

  def f[x, y]:
      return np.sin[x] ** 10 + np.cos[10 + y * x] * np.cos[x]
  

  26

Ghi chú

Ngoài các đối số được mô tả ở trên, chức năng này có thể nhận một đối số từ khóa dữ liệu. Nếu một đối số dữ liệu như vậy được đưa ra, các đối số sau sẽ được thay thế bằng data[]

Tạo mặt, x, y và z bằng cách sử dụng numpy. Numpy linspace giúp tạo dữ liệu giữa hai điểm dựa trên số thứ ba

Thí dụ

from matplotlib import pyplot as plt, cm, colors
import numpy as np

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

side = np.linspace[-2, 2, 15]
X, Y = np.meshgrid[side, side]
Z = np.exp[-[[X - 1] ** 2 + Y ** 2]]

plt.pcolormesh[X, Y, Z, shading='auto']

plt.show[]

đầu ra

Đôi khi sẽ hữu ích khi hiển thị dữ liệu ba chiều ở hai chiều bằng cách sử dụng các đường viền hoặc vùng được mã hóa màu. Có ba hàm Matplotlib có thể hữu ích cho nhiệm vụ này.

def f[x, y]:
    return np.sin[x] ** 10 + np.cos[10 + y * x] * np.cos[x]

def f[x, y]:
    return np.sin[x] ** 10 + np.cos[10 + y * x] * np.cos[x]

def f[x, y]:
    return np.sin[x] ** 10 + np.cos[10 + y * x] * np.cos[x]

Trong 1]

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use['seaborn-white']
import numpy as np

Hình dung một hàm ba chiều¶

Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách chứng minh một biểu đồ đường bao bằng hàm $z = f[x, y]$, sử dụng lựa chọn cụ thể sau cho $f$ [chúng ta đã thấy điều này trước đây trong Tính toán trên mảng. Phát sóng, khi chúng tôi sử dụng nó như một ví dụ thúc đẩy cho phát sóng mảng]

Trong 2]

def f[x, y]:
    return np.sin[x] ** 10 + np.cos[10 + y * x] * np.cos[x]

Một biểu đồ đường viền có thể được tạo bằng hàm

def f[x, y]:
    return np.sin[x] ** 10 + np.cos[10 + y * x] * np.cos[x]

def f[x, y]:
    return np.sin[x] ** 10 + np.cos[10 + y * x] * np.cos[x]

Biểu đồ mật độ 2D thể hiện điều gì?

Biểu đồ mật độ có giống như biểu đồ không?

Các ô 2 D khác nhau trong python là gì?

Âm mưu mật độ trong Seaborn là gì?