Hexbin情节与色彩计算

Question

我有一个数据帧，看起来像这样：

df = pd.DataFrame(
    {"x" : [2,4,5,8,5,4,1,6,8,7], 
    "y" : [2,4,1,3,7,8,9,3,6,9], 
    "z" : ["A","B","B","A","B","A","A","B","B","A"]}) 

列"x"和"y"包含x和y坐标，而列"z"包含相关的标签。现在我想使用'jet'色彩映射创建plt.hexbin图。箱的值以及颜色的值不应由点的密度给出，而应反映箱中标记为“B”的点的分数（（计数“B”）/（计数“B”+计数“A” ））。

任何想法，我可以如何实现这一目标？

Answer 1

如果我明白你想要什么，你可以使用C参数来表示每个点的值。这些值将由reduce_C_function给出的函数减少，默认为np.mean。 （这也记录在api中。）当您为每个“B”分配1，并为每个“A”分配0时，您希望每个分箱的值恰好是所有值的平均值。所以这会给你想要的结果：

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 

df = pd.DataFrame({"x": [2,4,5,8,5,4,1,6,8,7], 
        "y" : [2,4,1,3,7,8,9,3,6,9], 
        "z" : ["A","B","B","A","B","A","A","B","B","A"]}) 

plt.hexbin(df["x"], df["y"], C=df["z"]=="B", gridsize=4, cmap=plt.get_cmap("jet")) 
plt.scatter(df["x"], df["y"], c=df["z"]=="B", cmap=plt.get_cmap("viridis")) 
plt.show() 

这里的散点图只是为了验证分箱是否正确。 “B”的着色为黄色，“A”的着色为紫色。 结果是这样的：

减小gridsize=2表明，该工程还为每个仓的一个以上的点：