Matplotlib Pythonで「imshow」を使用して単純な2変量分布を表示するにはどうすればよいですか？

Matplotlibは、データの視覚化に使用される人気のあるPythonパッケージです。データを視覚化することは、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。

定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。 Matplotlibは、データを使用して2次元プロットを作成するために使用されます。 Pythonアプリケーションにプロットを埋め込むのに役立つオブジェクト指向APIが付属しています。 Matplotlibは、IPythonシェル、Jupyterノートブック、SpyderIDEなどで使用できます。

Pythonで書かれています。これは、Pythonの数値PythonパッケージであるNumpyを使用して作成されています。

Pythonは、以下のコマンドを使用してWindowsにインストールできます-

pip install matplotlib

Matplotlibの依存関係は-

Python ( greater than or equal to version 3.4)
NumPy
Setuptools
Pyparsing
Libpng
Pytz
Free type
Six
Cycler
Dateutil

二変量分布は、2つの独立した確率変数が存在するときに特定のイベントが発生する確率です。

「imshow」関数は通常、Matplotlibで画像とプロットを表示するために使用されます。

Matplotlibを使用して2変量分布をプロットする方法を理解しましょう-

例

import numpy as np
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cbook as cbook
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.patches import PathPatch
np.random.seed(9654241)

delta = 0.025
x = y = np.arange(−4.5, 4.5, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = np.exp(−X**2 − Y**2)
Z2 = np.exp(−(X − 1)**2 − (Y − 1)**2)
Z = (Z1 − Z2) * 2

fig, ax = plt.subplots()
plt.title('A bivariate distribution')
plt.xlabel('x−axis')
plt.ylabel('y−axis')

im = ax.imshow(Z, interpolation='bilinear',
origin='lower', extent=[−3, 3, −3, 3],
vmax=abs(Z).max(), vmin=−abs(Z).max())
plt.show()

出力

説明

• 必要なパッケージがインポートされ、使いやすさのためにそのエイリアスが定義されています。

• データは、「ランダム」ライブラリの「シード」機能を使用して作成されます。

• データは、2つの異なるデータセットの「Numpy」ライブラリを使用して作成されます。

• 「フィギュア」機能を使用して空のフィギュアを作成します。

• 「サブプロット」機能は、同じプロット内に2つの別々のプロットを作成するために使用されます。

• データは「プロット」機能を使用してプロットされます。

• set_xlabel、set_ylabel、およびset_title関数は、「X」軸、「Y」軸、およびタイトルのラベルを提供するために使用されます。

• 図は、「imshow」関数を使用して変数に割り当てられます。

• 「表示」機能を使用してコンソールに表示されます。