python多维数组密度分布图

在Python中，特别是通过NumPy库，可以创建多维数组并可视化其密度分布。如果你有一个二维数组，比如概率分布矩阵或者数据点的坐标，你可以使用matplotlib库中的函数如`hexbin()`或者`contourf()`来制作密度分布图。

`hexbin()`函数通常用于生成基于网格的二进制密度图，其中每个小格的颜色深浅表示该区域包含的数据点密度。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有随机生成的二维数组数据
data = np.random.rand(500, 2)

# 创建密度图
plt.hexbin(data[:, 0], data[:, 1], gridsize=40, cmap='viridis')
plt.colorbar()  # 显示颜色条
plt.xlabel('X值')
plt.ylabel('Y值')
plt.title('二维数据密度分布')
plt.show()

而`contourf()`则适合于创建等高线填充图，展示数据在不同高度的频率：

plt.contourf(data[:, 0], data[:, 1])
plt.colorbar()
plt.xlabel('X值')
plt.ylabel('Y值')
plt.title('二维数据密度分布 (等高线图)')
plt.show()