Matplotlib の `histogram2d` 関数を使用して散布図データをヒートマップに変換する方法

Histogram2D を使用して散布図データをヒートマップに変換する

データ視覚化の世界では、散布図はデータ ポイントを簡潔に表現します。二次元の平面。ただし、高密度データを扱う場合は、周波数または強度の高い領域と低い領域を示すヒートマップとしてデータを視覚化する方がより効果的になる場合があります。

生の散布図データを変換したい場合Matplotlib を使用して (X, Y) をヒートマップに変換するには、NumPy ライブラリの histogram2d 関数が便利なソリューションを提供します。この関数は、指定されたビン内のデータ ポイントの発生を集計し、平面のさまざまな領域のデータ密度を表す 2D 配列を生成することで、ヒートマップの作成を容易にします。

このアプローチを実装するには、次の手順に従います。 :

bins パラメータを調整することで、ヒートマップの解像度を制御できます。たとえば、bins=(512, 384) は、高解像度 (512x384) のヒートマップを生成します。

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