Matplotlib的hexbin中C着色参数为何会导致图形形状改变？

你观察到的图形形状差异并非六边形分箱（bin）的位置发生了改变，核心是hexbin在传入和不传入C参数时的逻辑差异和视觉误导导致的：

• 不传入C参数时：hexbin每个分箱的颜色对应箱内的样本点数量，只要箱内点数≥mincnt=1就会被渲染，颜色映射范围自动匹配所有分箱的计数值。
• 传入C参数时：hexbin会对每个分箱内所有样本的C值执行聚合运算，默认聚合函数为numpy.mean，运算结果作为该分箱的颜色值。此时默认的颜色映射范围会自动匹配所有分箱的聚合后结果，如果部分分箱的聚合后颜色值和画布背景对比度极低，就会产生“分箱消失、形状改变”的视觉错觉。

你可以在第二次调用hexbin时显式指定颜色映射范围和高对比度配色，即可看到和第一张图位置完全一致的分箱：

res = ax.hexbin(y2-y1, x1, C=x1, mincnt=1, extent=[-8,8,0,3000], gridsize=150, vmin=x1.min(), vmax=x1.max(), cmap='viridis')

如果需要自定义C参数的聚合逻辑，也可以通过reduce_C_function参数传入自定义函数，比如传入reduce_C_function=np.sum就会对每个分箱的C值求和作为颜色值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Enzoupi