数据量太大？用Python处理数据密度过大障碍

                  gridsize=num_bins,                               # 设置六边形的大小 

                  cmap="Blues"                                     # 设置颜色组合 

                 ) 

fig.colorbar(axes_1,ax=axes[0][1])                                 # 设置颜色显示条 

# 第三个子图，我们画出2D直方图。 

# 我们您需要分析两个数据量比较大的数值变量关系时，2D直方图非常有用，它可以避免在散点图中出现的的数据密度过大问题 

num_bins = 50 

axes[1][0].set_title('2D 直方图') 

axes_2 = axes[1][0].hist2d(Financial_data['材料'], Financial_data['管理'],  

                  bins=(num_bins,num_bins),  

                  cmap="Blues") 

# fig.colorbar(axes_2,ax=axes[1][0]) 

# 第四个子图，我们画出高斯核密度图 

# 考虑到想研究具有很多点的两个数值变量之间的关系。可以考虑绘图区域每个部分上的点数，来计算2D内核密度估计值。 

# 就像平滑的直方图，这个方法不会使某个点掉入特定的容器中，而是会增加周围容器的权重，比如颜色会加深。 

k = kde.gaussian_kde(Financial_data.loc[:,['材料','管理']].values.T)           # 进行核密度计算 

xi, yi = np.mgrid[Financial_data['材料'].min():Financial_data['材料'].max():num_bins*1j, Financial_data['管理'].min():Financial_data['管理'].max():num_bins*1j] 

zi = k(np.vstack([xi.flatten(), yi.flatten()])) 

axes[1][1].set_title('高斯核密度图') 

axes_3 = axes[1][1].pcolormesh(xi,  

                      yi,  

                      zi.reshape(xi.shape),  

                      cmap="Blues") 

fig.colorbar(axes_3,ax=axes[1][1])                                  # 设置颜色显示条 

# 第五个子图，我们画出带阴影效果的2D密度图 

axes[2][0].set_title('带阴影效果的2D密度图') 

axes[2][0].pcolormesh(xi,  

                      yi,  

                      zi.reshape(xi.shape),  

                      shading='gouraud',  

                      cmap="Blues") 

# 第六个子图，我们画出带轮廓线的密度图 

axes[2][1].set_title('带阴影+轮廓线的2D密度图') 

axes_5 = axes[2][1].pcolormesh(xi,  

                      yi,  

                      zi.reshape(xi.shape),  

                      shading='gouraud',  

                      cmap="Blues") 

fig.colorbar(axes_5,ax=axes[2][1])                                  # 设置颜色显示条 

# 画出轮廓线 

axes[2][1].contour(xi,  

                   yi,  

                   zi.reshape(xi.shape)) 

plt.show() 

特别提一下：2D核密度估计图

sns.kdeplot(Financial_data['材料'],Financial_data['管理']) 

sns.despine() # 默认无参数状态，就是删除上方和右方的边框，matplotlib貌似做不到  

sns.kdeplot(Financial_data['材料'],Financial_data['管理'], 

            cmap="Reds",  

（编辑：大连站长网）

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