Python 学習:numpy.histogram2d 関数

2015-10-24 :  PCクリニック

本文の前に、
-・・・ -・-
現時点での blogramのランクインカテゴリは、
6、2、1、0、1、 0、0、0、0、0(41)で、換算ポイント 84pt 。
「Firefox」が5位にダウン。「化学業界」「硝子業界」、
「グルコサミン」「e-radio」「FM COCOLO」はbg値変動のみ。
「C言語」「Perl」「Python」「FM青森」は全く変化無し。
・-・ - -・

さて、本文。

Google の画像検索:
Python scatter graph envelope
を見ていたら、

例の“Stack Overflow”のQ&A:
Generate a heatmap in MatPlotLib using a scatter data set
が見つかった。
質問は:
  I have a set of X,Y data points (about 10k)
   that are easy to plot as a scatter plot but
   that I would like to represent as a heatmap.
  I looked through the examples in MatPlotLib and
   they all seem to already start with heatmap
   cell values to generate the image.
  Is there a method that converts a bunch of x,y, all different,
   to a heatmap (where zones with higher frequency of
   x,y would be "warmer")?

つまり、
  X、Y データ点の組(約1万組)がある。散布図として表現するのは易しいが、
  ヒートマップとして表現したい。
  MatPlotLib の例を見ると、すでにヒートマップ セルとなっているものの
  値からイメージを生成するようにみえる。
  全て異なる X、Y データの束をヒートマップに変換する方法があるか?
  (高い周波数の領域を「暖かい」と表すもの)

で、
その回答は:
  If you don't want hexagons,
  you can use numpy's histogram2d function:

つまり、
  六角形(hexagon)を望まないのなら、
  numpy の histogram2d 関数を使用できます。

と云うことで、
・・・
・・・
heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d( x, y, bins=50 )
・・・
・・・
plt.imshow( heatmap, extent=extent )
・・・
・・・

の様なコードが載っている。

そして、
  This makes a 50x50 heatmap.
  If you want, say, 512x384,
  you can put bins=(512, 384) in the call to histogram2d.
と補足がある。


numpy.histogram2d 関数
  Compute the bi-dimensional histogram of two data samples.
  ・・・・・
  ・・・・・
これ即ち、
  2 つのデータ サンプルの双方向次元ヒストグラムを計算します。
  ?????

と云うのがあったんですネ。


これは使えるかも??


本日はここまで。


見ていただいた序でとは厚かましい限りですが、
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