Я должен построить 2D гистограммы на нескольких наборах данных.Мне нужно увеличить контраст между точками, так как различия не очень заметны.Snice максимальное значение в каждом наборе данных отличается, я должен найти автоматический способ нормализации и увеличения интенсивности (контраст).
Вот код, который я использую для каждого набора данных:
H2, xedges, yedges, image = plt.hist2d(DF['x'], DF['y'], bins=(500, 500), cmap="hot", cbar = False, xticklabels = False, yticklabels = False, robust = True)
Вероятно, решение заключается в следующем:
1- разделить исторические числа на максимум набора данных
2- Умножить набор данных на коэффициент интенсивности (например, 1000)
3- Изобразите новые данные с помощью seaborn.heatmap ()
Этого можно достичь следующим образом:
D2H, xedges, yedges = np.histogram2d(DF['x'], DF['y'], bins=(500, 500))
sns.heatmap(D2H/(D2H.max())*1000, cmap = "hot", cbar = False, xticklabels = False, yticklabels = False, robust = True)
Считаете ли вы, что это лучший метод?Я с нетерпением жду любого лучшего и более простого решения.Спасибо.