Python 计算颜色的Hexbin图

我有一个如下所示的数据帧：

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”

包含相关标签。现在我想使用

'jet'

彩色地图创建绘图。箱子的值和颜色不应通过点的密度给出，而应反映箱子中标记为“B”的点的分数（（计数“B”）/（计数“B”+计数“A”））

---

你知道我怎样才能做到这一点吗？

如果我正确理解你想要什么，你可以使用表示每个点的值的

C

参数。这些值将由

reduce\u C\u function

给出的函数减少，该函数默认为

np.mean

。（这也记录在中。）当您为每个“B”指定1，为每个“A”指定0时，每个箱子所需的值正好是所有值的平均值。因此，这将为您提供所需的结果：

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()

此处散点图仅用于验证装箱是否正确。颜色为黄色表示“B”，紫色表示“A”。 结果如下：

减少

gridsize=2

表明，这也适用于每个料仓一个以上的点：

---

嗯，这是

R

还是

Python

？对不起，我的错。刚刚纠正！哇，谢谢！清晨邮报…对我来说，hexbin图是关于计算镶嵌2D平面的许多六边形瓷砖中每个瓷砖的样本数，但你的问题描述虽然模糊，但没有指定2D点的集合…@GBOFI我的2D点是x和y。非常感谢@jotasi，这太棒了！对不起，如果你不得不猜来回答我的问题。