Я хочу визуализировать пространство двухмерной выборки, рассчитанное по двухмерному разбросу измерений.Что-то вроде hexbin будет работать, если его улучшить следующими способами:
- Количество выборок в ячейке определяет насыщенность цвета - соответствует доверию, полученному с помощьюбольше образцов.
hue ячейки - это измерение максимального правдоподобия для этой ячейки.- Контейнеры без или с очень небольшим количеством выборок будут иметь более высокую достоверность, следовательно,
saturation на основе вменения из соседних контейнеров с более высокой достоверностью (количество выборок).
Это потребует2D cmap с одним измерением в диапазоне hues и другим измерением в диапазоне saturations.
После поиска по различным комбинациям ключевых слов, таких как "2d colormap" "imputation"«heatmap», «2-я гистограмма», «hexbin», «размер выборки», «достоверность» и т. д. Я ничего не придумаю, даже научные статьи об этом, казалось бы, очевидном, подходе к анализу поисковых данных.