我正在尝试为以下数据创建直方图
x = [2, 3, 4, 5]
y = [1, 1, 1, 1]
我正在使用以下代码,例如,在关于 how to generate 2D histograms in matplotlib 的这个问题的答案的旧版本中进行了描述。 .
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
bins = np.arange(-0.5, 5.5, 1.0), np.arange(-0.5, 5.5, 1.0)
heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=bins)
extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]
plt.clf()
plt.imshow(heatmap,
extent=extent,
interpolation='nearest',
cmap=plt.get_cmap('viridis'), # use nicer color map
)
plt.colorbar()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
然而,这产生的情节似乎以某种方式旋转。
我期待的是:
但是我得到了
显然,这与我的输入数据不匹配。此图中突出显示的坐标是 (1, 0), (1, 1), (1, 2), (1, 3)
。
这是怎么回事?
最佳答案
plt.imshow
输入数组索引的图像空间约定。即右上角的 (0, 0)
和向下的 y 轴。
为避免这种情况,您必须使用可选参数 origin = 'lower'(以更正原点)调用 plt.imshow
并将数据转置为 heatmap.T
来纠正轴的翻转。
但这还不能为您提供正确的情节。不仅起源位置错误,索引约定也不同。 numpy 数组遵循行/列索引,而图像通常使用列/行索引。因此,此外,您还必须转置数据。
所以最后,您的代码应该如下所示:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
bins = np.arange(-0.5, 5.5, 1.0), np.arange(-0.5, 5.5, 1.0)
heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=bins)
extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]
plt.clf()
plt.imshow(heatmap.T,
origin='lower',
extent=extent,
interpolation='nearest',
cmap=plt.get_cmap('viridis'), # use nicer color map
)
plt.colorbar()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
或者更好地使用 matplotlib.pyplot.hist2d
以完全避免这个问题。
关于python - 为什么我用 matplotlib.imshow 绘制的 matplotlib 2D 直方图/热图与我的轴不匹配?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40293188/