Розмір шістнадцятки в гексбінах matplotlib на основі щільності сусідніх точок

У мене є такий код, який дає наступну фігуру

import numpy as np
np.random.seed(3)
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame()
df['X'] = list(np.random.randint(100, size=100)) + list(np.random.randint(30, size=100))
df['Y'] = list(np.random.randint(100, size=100)) + list(np.random.randint(30, size=100))

df['Bin'] = df.apply(lambda row: .1 if row['X'] < 30 and row['Y'] < 30 else .9, axis=1)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
plt.scatter(df['X'], df['Y'])

Я схопив дані за допомогою гексбінів, як зазначено нижче

from matplotlib import cm

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
hexbin = ax.hexbin(df['X'], df['Y'], C=df['Bin'], gridsize=20, cmap= cm.get_cmap('RdYlBu_r'),edgecolors='black')
plt.show()

Я хотів би змінити розмір шестикутників, виходячи з щільності точок, нанесених у зону, яку покриває шестикутник. Наприклад, шестикутники в лівій нижній частині (де точки компактні) будуть більшими, ніж шестикутники скрізь (де точки розріджені). Чи є спосіб це зробити?

Редагувати: я спробував це рішення , але не можу зрозуміти, як пофарбувати шістнадцятки на основі df ['Bin'], або як встановити розмір min та max hex.

from matplotlib.collections import PatchCollection
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.patches import PathPatch
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10))
hexbin = ax.hexbin(df['X'], df['Y'], C=df['Bins'], gridsize=20, cmap= cm.get_cmap('RdYlBu_r'),edgecolors='black')
def sized_hexbin(ax,hc):
    offsets = hc.get_offsets()
    orgpath = hc.get_paths()[0]
    verts = orgpath.vertices
    values = hc.get_array()
    ma = values.max()
    patches = []
    for offset,val in zip(offsets,values):
        v1 = verts*val/ma+offset
        path = Path(v1, orgpath.codes)
        patch = PathPatch(path)
        patches.append(patch)

    pc = PatchCollection(patches, cmap=cm.get_cmap('RdYlBu_r'), edgecolors='black')
    pc.set_array(values)
    ax.add_collection(pc)
    hc.remove()

sized_hexbin(ax,hexbin)
plt.show()

Можливо, ви захочете витратити десь на розуміння кольорового відображення.

    import numpy as np
    np.random.seed(3)
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.collections import PatchCollection
    from matplotlib.path import Path
    from matplotlib.patches import PathPatch
    df = pd.DataFrame()
    df['X'] = list(np.random.randint(100, size=100)) + list(np.random.randint(30, size=100))
    df['Y'] = list(np.random.randint(100, size=100)) + list(np.random.randint(30, size=100))

    df['Bin'] = df.apply(lambda row: .1 if row['X'] < 30 and row['Y'] < 30 else .9, axis=1)

    #fig, ((ax1, ax2)) = plt.subplots(1, 2, sharex=True, sharey=True)
    ax1 = plt.scatter(df['X'], df['Y'])

    fig,ax2 = plt.subplots(figsize=(10,10))
    hexbin = ax2.hexbin(df['X'], df['Y'], C=df['Bin'], gridsize=20,edgecolors='black',cmap= 'RdBu', reduce_C_function=np.bincount) #**

    def sized_hexbin(ax,hc):
        offsets = hc.get_offsets()
        orgpath = hc.get_paths()[0]
        verts = orgpath.vertices
        values = hc.get_array()
        ma = values.max()
        patches = []
        for offset,val in zip(offsets,values):
            v1 = verts*val/ma + offset
            path = Path(v1, orgpath.codes)
            patch = PathPatch(path)
            patches.append(patch)

        pc = PatchCollection(patches, cmap= 'RdBu', edgecolors='black')
        pc.set_array(values)

        ax.add_collection(pc)

        hc.remove()

    sized_hexbin(ax2,hexbin)
    cb = plt.colorbar(hexbin, ax=ax2)

    plt.show()

To plot the chart based on df['bins'] values - 

Need to change the reduce_C_function in #** marked line -

    hexbin = ax2.hexbin(df['X'], df['Y'], C=df['Bin'], gridsize=20,edgecolors='black',cmap= 'RdBu', reduce_C_function=np.sum)

[![enter image description here][2]][2]


  [1]: https://i.stack.imgur.com/kv0U4.png
  [2]: https://i.stack.imgur.com/mb0gD.png

# Another variation of the chart :

# Where size is based on count of points in the bins and color is based on values of the df['bin']./ Also added if condition to control minimum hexbin size.


import numpy as np
np.random.seed(3)
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import PatchCollection
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.patches import PathPatch
from functools import partial

mycmp = 'coolwarm'

df = pd.DataFrame()
df['X'] = list(np.random.randint(100, size=100)) + list(np.random.randint(30, size=100))
df['Y'] = list(np.random.randint(100, size=100)) + list(np.random.randint(30, size=100))

df['Bin'] = df.apply(lambda row: .1 if row['X'] < 30 and row['Y'] < 30 else .9, axis=1)

#fig, ((ax1, ax2)) = plt.subplots(1, 2, sharex=True, sharey=True)
ax1 = plt.scatter(df['X'], df['Y'])


fig,ax2 = plt.subplots(figsize=(10,10))
hexbin = ax2.hexbin(df['X'], df['Y'], C=df['Bin'], gridsize=15,edgecolors='black',cmap= newcmp , reduce_C_function=np.bincount)
hexbin2 = ax2.hexbin(df['X'], df['Y'], C=df['Bin'], gridsize=15,edgecolors='black',cmap= newcmp , reduce_C_function=np.mean)

def sized_hexbin(ax,hc,hc2):
    offsets = hc.get_offsets()
    orgpath = hc.get_paths()[0]
    verts = orgpath.vertices
    values1 = hc.get_array()
    values2 = hc2.get_array()
    ma = values1.max()
    patches = []

    for offset,val in zip(offsets,values1):
        # Adding condition for minimum size 
        if (val/ma) < 0.2:
            val_t = 0.2
        else:
            val_t = val/ma
        v1 =  verts*val_t + offset
        path = Path(v1, orgpath.codes)
        print(path)
        patch = PathPatch(path)
        patches.append(patch)

    pc = PatchCollection(patches, cmap=  newcmp)  #edgecolors='black'
    pc.set_array(values2)

    ax.add_collection(pc)
    hc.remove()
    hc2.remove()


sized_hexbin(ax2,hexbin,hexbin2)
cb = plt.colorbar(hexbin2, ax=ax2)

plt.xlim((-5, 100))
plt.ylim((-5, 100))

plt.show()