Функции построения 2D-данных и статистических графиков Matplotlib

Matplotlib 参考文档 Справочная документация Matplotlib

Функции для отображения 2D-данных и визуализации статистических распределений.

Обзор функций

Функция	Описание
hist2d()	2D-гистограмма
hexbin()	Гексагональная диаграмма биннинга (Hexbin)
stairs()	Ступенчатая гистограмма (альтернатива режиму step в hist)
matshow()	Отобразить матрицу в новой фигуре
pcolor()	Псевдоцветный график (PolyCollection)
pcolormesh()	Псевдоцветный график (QuadMesh, лучшая производительность)
spy()	Шаблон ненулевых элементов разреженной матрицы
figimage()	Разместить изображение на уровне Figure
ecdf()	Эмпирическая функция распределения
violinplot()	Скрипичная диаграмма

hist2d() - 2D-гистограмма

matplotlib.pyplot.hist2d(x, y, bins=10, range=None, density=False,
    weights=None, cmin=None, cmax=None, *, **kwargs)

Пример

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(42)
x = np.random.randn(5000)
y = x * 0.5 + np.random.randn(5000) * 0.5

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5),
layout='constrained')

# 2D-гистограмма
h, xedges, yedges, im = ax1.hist2d(x, y, bins=40, cmap='Blues')
fig.colorbar(im, ax=ax1, label='Количество')
ax1.set_title('hist2d()')
ax1.set_xlabel('X')
ax1.set_ylabel('Y')

# Гексагональное бинирование
hb = ax2.hexbin(x, y, gridsize=30, cmap='YlOrRd')
fig.colorbar(hb, ax=ax2, label='Количество')
ax2.set_title('hexbin()')
ax2.set_xlabel('X')
ax2.set_ylabel('Y')

plt.show()

stairs() - Ступенчатая гистограмма

matplotlib.pyplot.stairs(values, edges=None, *, orientation='vertical',
    baseline=0, fill=False, **kwargs)

Пример

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(42)
data = np.random.randn(500)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4),
layout='constrained')

# сравнение hist и stairs
counts, bins = np.histogram(data, bins=30)
ax1.hist(data, bins=30, alpha=0.3, color='steelblue')
ax1.stairs(counts, bins, fill=False, color='red',
linewidth=2, label='контур stairs')
ax1.set_title('stairs() контур на hist()')
ax1.legend()

# stairs с fill=True
ax2.stairs(counts, bins, fill=True, color='coral',
alpha=0.7, edgecolor='black', linewidth=1)
ax2.set_title('stairs() с fill=True')

plt.show()

pcolormesh() - Псевдоцветный график

matplotlib.pyplot.pcolormesh(*args, alpha=None, norm=None,
    cmap=None, vmin=None, vmax=None, shading=None, **kwargs)

Пример

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Создать 2D данные
x = np.linspace(0, 5, 50)
y = np.linspace(0, 5, 50)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X) * np.cos(Y)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5),
layout='constrained')

# pcolormesh - по умолчанию shading='flat' (отбрасывает последнюю строку/столбец)
pc1 = ax1.pcolormesh(X, Y, Z, cmap='RdYlBu',
shading='auto')
fig.colorbar(pc1, ax=ax1, label='Значение')
ax1.set_title('pcolormesh()')
ax1.set_xlabel('X')
ax1.set_ylabel('Y')

# pcolor - отображается как PolyCollection
pc2 = ax2.pcolor(X, Y, Z, cmap='RdYlBu')
fig.colorbar(pc2, ax=ax2, label='Значение')
ax2.set_title('pcolor()')
ax2.set_xlabel('X')
ax2.set_ylabel('Y')

plt.show()

spy() - шаблон разреженной матрицы

matplotlib.pyplot.spy(Z, precision=0, marker=None, markersize=None,
    aspect='equal', origin='upper', **kwargs)

Пример

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import sparse

# Создание разреженной матрицы
np.random.seed(42)
dense = np.random.rand(50, 50)
dense[dense < 0.9] = 0 # 90% равны нулю
sparse_mat = sparse.csr_matrix(dense)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5), layout='constrained')

ax.spy(sparse_mat, markersize=5, color='steelblue')
ax.set_title('spy() - Шаблон разреженной матрицы')
plt.show()

matshow() / figimage()

matplotlib.pyplot.matshow(A, fignum=None, **kwargs)
matplotlib.pyplot.figimage(X, xo=0, yo=0, alpha=None, norm=None,
    cmap=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, **kwargs)

Пример

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# matshow - автоматически создает новую Figure для отображения матрицы
matrix = np.random.rand(8, 8)
plt.matshow(matrix, cmap='viridis')
plt.title('matshow()')
plt.colorbar(label='Значение')
plt.show()
print("пример: matshow отображён")

ecdf() - Эмпирическая кумулятивная функция распределения

matplotlib.pyplot.ecdf(x, *, ax=None, complementary=False,
    **kwargs)

Пример

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(42)
data1 = np.random.normal(0, 1, 200)
data2 = np.random.normal(2, 0.5, 200)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5), layout='constrained')

ax.ecdf(data1, label='N(0, 1)')
ax.ecdf(data2, label='N(2, 0.5)')

ax.set_title('ecdf() - Эмпирическая CDF')
ax.set_xlabel('Значение')
ax.set_ylabel('Накопленная вероятность')
ax.legend()
ax.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()

violinplot() - Скрипичная диаграмма

matplotlib.pyplot.violinplot(dataset, positions=None, vert=True,
    widths=0.5, showmeans=False, showmedians=False,
    showextrema=True, **kwargs)

Пример

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(42)
data = [
np.random.normal(0, 1, 200),
np.random.normal(2, 1.5, 200),
np.random.gamma(2, 1, 200),
]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 5), layout='constrained')

vp = ax.violinplot(data, showmeans=True, showmedians=True)

# Пользовательские цвета
colors = ['#3498db', '#e74c3c', '#2E7DCC']
for body, color in zip(vp['bodies'], colors):
body.set_facecolor(color)
body.set_alpha(0.7)

ax.set_title('violinplot()')
ax.set_xticks([1, 2, 3])
ax.set_xticklabels(['Нормальное', 'Нормальное (широкое)', 'Гамма'])
ax.grid(axis='y', alpha=0.3)
plt.show()

Matplotlib 参考文档 Справочная документация Matplotlib

Другие расширения