我想用 matplotlib 制作 x y 数据的多个 hexbin 密度图，类似于这个： http://matplotlib.org/1.4.0/examples/pylab_examples/hexbin_demo.html
但是我想将每个六边形的计数除以给定的数字（我的密度图中的最高 peek 值），这样我的所有密度图都将具有相同的颜色，并且颜色条将是 [0,1] 范围适用于所有地块。
有人可以给我看一个可行的例子吗？
谢谢你的期待，
亚诺斯
【问题讨论】：
标签： python matplotlib normalization density-plot
@farenorth 的方法 2 非常好。 也可以改用下面的方法来得到一个 hexbin 密度图：
cb.set_ticks(np.linspace(hb.get_array().min(), hb.get_array().max(), 6))
cb.set_ticklabels(['%.4f'%x for x in np.linspace(hb.get_array().min()/hb.get_array().sum(), hb.get_array().max()/hb.get_array().sum(), 6)])
【讨论】：
我看到了两种可能的方法来做到这一点。
首先是调用 hexbin 以获取最大值，然后使用 reduce_C_function 输入选项执行另一个 hexbin 调用以缩放数据。
执行标准化的问题是，在创建 hexbin 之前，您不知道每个 bin 中有多少点。使用您链接到的示例中的数据（但仅创建线性比例图），这类似于：
plt.subplot(111)
hb = plt.hexbin(x,y, cmap=plt.cm.YlOrRd_r)
plt.cla()
plt.hexbin(x, y,
C=np.ones_like(y, dtype=np.float) / hb.get_array().max(),
cmap=plt.cm.YlOrRd_r,
reduce_C_function=np.sum)
plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
cb = plt.colorbar()
在第二个 hexbin 调用中，您必须提供 C 数组才能使用 reduce_C_function 选项。在这种情况下，您只需要C=np.ones_like(y) / hb.get_array().max()，因为您只需将这些值相加即可。
请注意，在第一次 hexbin 调用之后清除坐标区可能是有意义的。
这种方法的一个问题是您将在没有点的地方出现空箱（空白）。如果希望背景颜色与零值相同，可以添加plt.gca().set_axis_bgcolor(plt.cm.YlOrRd_r(0))。
另一种方法是简单地使用 hexbin 中固有的自动缩放功能，然后简单地重新标记颜色条。例如：
plt.subplot(111)
hb = plt.hexbin(x,y, cmap=plt.cm.YlOrRd_r)
plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
cb = plt.colorbar()
cb.set_ticks(np.linspace(hb.get_array().min(), hb.get_array().max(), 6))
cb.set_ticklabels(np.linspace(0, 1., 6))
请注意，必须以计数为单位使用颜色条刻度设置器，但随后您将标签设置在您想要的范围内。就个人而言，我更喜欢第二种方法，因为它更干净一些，但我可以想象第一种更有用的情况。
【讨论】：