Python 为Matplotlib 2D plot组织三维数据

我正在分析网络图的连通性，测量所有节点的入度和出度

我希望在02:00时显示如中所示的结果

如您所见，讲师在x轴上绘制了in_度，在y轴上绘制了out_度。色标表示具有这些x、y特征的节点数。他的例子很简单，每个轴的最小值为0，最大值为3

我以

Counter({(0, 0): 7, (1, 3): 2, (19, 0): 2, (0, 2): 2, 
etc. 
(27, 42): 1, (25, 43): 1, (26, 36): 1, (23, 46): 1})

数据可以运行到5000个左右的节点。上面的计数器对象未排序

我上面的示例采用以下形式

{(in_degree, out_degree): count, (in_degree, out_degree): count, etc. }

因此，您可以看到有7个节点具有0 in_度和0 out_度，2个节点具有1 in_度和3 out度。。。。。最后是一个节点，23 in_度，46 out_度

我正试图找出如何让它进入一种状态来绘制它，使用类似的东西

在不知道x轴和y轴的上限的情况下，我应该如何安排用于打印的数据，以及如何动态计算箱子大小

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欢迎提供任何建议，不一定是解决方案

以下是使用计数数据获取热图图的示例：

%matplotlib inline
import matplotlib.pylab as plt

import numpy as np

data = {(0, 0): 7, (1, 3): 2, (19, 0): 2, (0, 2): 2, 
        (3, 3): 2, (2, 3): 6, (8, 6): 2, (9, 4): 2, 
        (10, 12): 1, (15, 13): 1, (16, 16): 1, (13, 15): 1}

# Create an empty array:
max_x = max( xy[0] for xy in data.keys() ) 
max_y = max( xy[1] for xy in data.keys() ) 

count_grid = np.zeros((max_x+1, max_y+1))

# Populate the array:
for xy, count in data.items():
    x, y = xy
    count_grid[x, y] = count

# Plot
plt.pcolor(count_grid); plt.colorbar()
plt.xlabel('x'); plt.ylabel('y'); plt.title('count');

它给出了这个图表：

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谢谢@xdze2，太好了，而且效果很好。我发现我过度处理了数据，并将其作为元组列表保存，而不是作为计数器保存，而计数值对更容易解决。但是你的回答完全符合我提出的问题！非常感谢。