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Matplotlib의 `histogram2d` 기능을 사용하여 산점도 데이터를 히트맵으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

DDD
풀어 주다: 2024-11-07 13:38:02
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How to Convert Scatter Plot Data into a Heatmap Using Matplotlib's `histogram2d` Function?

Histogram2D를 사용하여 산점도 데이터를 히트맵으로 변환

데이터 시각화의 세계에서 산점도는 데이터 포인트의 간결한 표현을 제공합니다. 2차원 평면. 그러나 밀도가 높은 데이터를 처리할 때는 빈도나 강도가 더 높거나 낮은 영역을 나타내는 히트맵으로 데이터를 시각화하는 것이 더 효과적일 수 있습니다.

원시 산점도 데이터를 변환하려는 경우 (X, Y)를 Matplotlib을 사용하여 히트맵으로 변환하면 NumPy 라이브러리의 histogram2d 함수가 편리한 솔루션을 제공합니다. 이 기능은 지정된 저장소 내에서 데이터 포인트의 발생을 집계하고 평면의 다양한 영역에서 데이터 밀도를 나타내는 2D 배열을 생성하여 히트맵 생성을 용이하게 합니다.

이 접근 방식을 구현하려면 다음 단계를 따르세요. :

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Define your scatter plot data
x = [x1, x2, ..., xn]
y = [y1, y2, ..., yn]

# Generate a heatmap using histogram2d
heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=50)

# Specify the extent of the heatmap
extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]

# Plot the heatmap
plt.imshow(heatmap.T, extent=extent, origin='lower')
plt.show()
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bins 매개변수를 조정하여 히트맵의 해상도를 제어할 수 있습니다. 예를 들어, bins=(512, 384)는 고해상도(512x384) 히트맵을 생성합니다.

위 내용은 Matplotlib의 `histogram2d` 기능을 사용하여 산점도 데이터를 히트맵으로 변환하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

원천:php.cn
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