使用pcolormesh繪制2D直方圖數據

Question

我需要繪制一個分類的統計數據，就像從scipy.stats.binned_statistic_2d得到的scipy.stats.binned_statistic_2d 。 基本上，這意味着我有邊值和箱內數據。 這也意味着，我不能 （據我所知）使用plt.hist2d 。 這是一個代碼片段，用於生成我可能需要繪制的數據類型：

import numpy as np
x_edges = np.arange(6)
y_edges = np.arange(6)
bin_values = np.random.randn(5, 5)

可以想象我可以為此使用pcolormesh ，但是問題是pcolormesh不允許使用bin邊緣值。 下面將只繪制容器1到4中的值。排除了第5​​個值，因為pcolormesh“知道” 4.0處的值是某個值，但是沒有以后的值可以繪制，因此第5個容器的寬度為零。

import matplotlib.pyplot as plt

X, Y = np.broadcast_arrays(x_edges[:5, None], y_edges[None, :5])

plt.figure()
plt.pcolormesh(X, Y, bin_values)
plt.show()

我可以通過添加一個等於最后一個值的附加值集來解決此問題：

import matplotlib.pyplot as plt

X, Y = np.broadcast_arrays(x_edges[:, None], y_edges[None, :])
dummy_bin_values = np.zeros([6, 6])
dummy_bin_values[:5, :5] = bin_values
dummy_bin_values[5, :] = dummy_bin_values[4, :]
dummy_bin_values[:, 5] = dummy_bin_values[:, 4]

plt.figure()
plt.pcolormesh(X, Y, dummy_bin_values)
plt.show()

但是，這是一個丑陋的hack。 有沒有一種更干凈的方法來繪制帶箱邊緣值的2D直方圖數據？ “否”可能是正確的答案，但如果是的話，請說服我。

Answer 1

我不理解這兩個選項中的任何一個的問題。 因此，這里是一個簡單的代碼，它同時使用numpy直方圖數據和pcolormesh，以及簡單地使用plt.hist2d 。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x_edges = np.arange(6)
y_edges = np.arange(6)
data = np.random.rand(340,2)*5

### using numpy.histogram2d
bin_values,_,__ = np.histogram2d(data[:,0],data[:,1],bins=(x_edges, y_edges) )
X, Y = np.meshgrid(x_edges,y_edges)

fig, (ax,ax2) = plt.subplots(ncols=2)
ax.set_title("numpy.histogram2d \n + plt.pcolormesh")
ax.pcolormesh(X, Y, bin_values.T)

### using plt.hist2d
ax2.set_title("plt.hist2d")
ax2.hist2d(data[:,0],data[:,1],bins=(x_edges, y_edges))


plt.show()

當然，這對於scipy.stats.binned_statistic_2d同樣有效。