使用 seaborn 联合图返回 hexbin 中的值数组

Question

我有一个数据集，它随着时间的推移跟踪一些位置和一些取决于位置的值，所以我想使用 seaborn 图来显示这些数据。情节是这样的：

这是制作它的代码。我无法共享数据集来制作它，但这是为了让您了解我在做什么。

h = sns.jointplot(data=None,x=dimerDistance,y=Orientation,
              kind='hex',cmap="gnuplot",ratio=4,
              marginal_ticks=False,marginal_kws=dict(bins=25, fill=False))


plt.suptitle('Orientation Factor - Distance Histogram of Dimer')
plt.tight_layout()
plt.xlabel('Distance [Angstrom]')
plt.ylabel('k')

我想选择一个由 hexbin 函数生成的 bin 并提取占据该 bin 的值。例如，在 x=25 和 y=1.7 左右是根据颜色图具有最高计数的 bin。我想去那个计数最高的 bin，找到这个 bin 中的 x 值和 x 的数组索引，并根据它们的共享索引找到 k 值。或者你可能会说，我想会有一些看起来像的东西

bin[z]=[x[index1],x[index2]....x[indexn]]

其中 z 是计数最高的 bin 的索引，以便我可以创建一个新 bin

newbin=[y[index1],y[index[2]...,y[indexn]]

由于这些数据与时间相关，这些指数会告诉我系统落入垃圾箱的时间范围，因此很高兴知道这一点。我在 Stack 上做了一些窥探。我发现这篇文章似乎很有帮助。 Getting information for bins in matplotlib histogram function

有没有一种方法可以访问我想要的信息？

Answer 1

Seaborn 不返回此类数据。但 hexplot 的工作方式类似于 plt.hexbin。两者都创建了一个PolyCollection，您可以从中提取值和中心。

以下是如何提取（和显示）数据的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

penguins = sns.load_dataset('penguins')
g = sns.jointplot(data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm",
                  kind='hex', cmap="gnuplot", ratio=4,
                  marginal_ticks=False, marginal_kws=dict(bins=25, fill=False))

values = g.ax_joint.collections[0].get_array()
ind_max = values.argmax()
xy_max = g.ax_joint.collections[0].get_offsets()[ind_max]
g.ax_joint.text(xy_max[0], xy_max[1], f" Max: {values[ind_max]:.0f}\n x={xy_max[0]:.2f}\n y={xy_max[1]:.2f}",
                color='lime', ha='left', va='bottom', fontsize=14, fontweight='bold')
g.ax_joint.axvline(xy_max[0], color='red')
g.ax_joint.axhline(xy_max[1], color='red')
plt.tight_layout()
plt.show()

print(f"The highest bin contains {values[ind_max]:.0f} values")
print(f"  and has as center: x={xy_max[0]:.2f}, y={xy_max[1]:.2f}")

最高的 bin 包含 18 个值
并以：x=45.85, y=14.78

为中心