使用 matplotlib 的 2d 密度等高线图

Posted 2023-02-16

【中文标题】使用 matplotlib 的 2d 密度等高线图

【英文标题】：2d density contour plot with matplotlib

【发布时间】：2015-11-05 16:32:31

【问题描述】：

我正在尝试将我的数据集 x 和 y（通过 numpy.genfromtxt('/Users/.../somedata.csv', delimiter=',', unpack=True) 从 csv 文件生成）绘制为简单的密度图。为了确保这是自包含的，我将在这里定义它们：

x = [ 0.2933215   0.2336305   0.2898058   0.2563835   0.1539951   0.1790058
  0.1957057   0.5048573   0.3302402   0.2896122   0.4154893   0.4948401
  0.4688092   0.4404935   0.2901995   0.3793949   0.6343423   0.6786809
  0.5126349   0.4326627   0.2318232   0.538646    0.1351541   0.2044524
  0.3063099   0.2760263   0.1577156   0.2980986   0.2507897   0.1445099
  0.2279241   0.4229934   0.1657194   0.321832    0.2290785   0.2676585
  0.2478505   0.3810182   0.2535708   0.157562    0.1618909   0.2194217
  0.1888698   0.2614876   0.1894155   0.4802076   0.1059326   0.3837571
  0.3609228   0.2827142   0.2705508   0.6498625   0.2392224   0.1541462
  0.4540277   0.1624592   0.160438    0.109423    0.146836    0.4896905
  0.2052707   0.2668798   0.2506224   0.5041728   0.201774    0.14907
  0.21835     0.1609169   0.1609169   0.205676    0.4500787   0.2504743
  0.1906289   0.3447547   0.1223678   0.112275    0.2269951   0.1616036
  0.1532181   0.1940938   0.1457424   0.1094261   0.1636615   0.1622345
  0.705272    0.3158471   0.1416916   0.1290324   0.3139713   0.2422002
  0.1593835   0.08493619  0.08358301  0.09691083  0.2580497   0.1805554 ]

y = [ 1.395807  1.31553   1.333902  1.253527  1.292779  1.10401   1.42933
  1.525589  1.274508  1.16183   1.403394  1.588711  1.346775  1.606438
  1.296017  1.767366  1.460237  1.401834  1.172348  1.341594  1.3845
  1.479691  1.484053  1.468544  1.405156  1.653604  1.648146  1.417261
  1.311939  1.200763  1.647532  1.610222  1.355913  1.538724  1.319192
  1.265142  1.494068  1.268721  1.411822  1.580606  1.622305  1.40986
  1.529142  1.33644   1.37585   1.589704  1.563133  1.753167  1.382264
  1.771445  1.425574  1.374936  1.147079  1.626975  1.351203  1.356176
  1.534271  1.405485  1.266821  1.647927  1.28254   1.529214  1.586097
  1.357731  1.530607  1.307063  1.432288  1.525117  1.525117  1.510123
  1.653006  1.37388   1.247077  1.752948  1.396821  1.578571  1.546904
  1.483029  1.441626  1.750374  1.498266  1.571477  1.659957  1.640285
  1.599326  1.743292  1.225557  1.664379  1.787492  1.364079  1.53362
  1.294213  1.831521  1.19443   1.726312  1.84324 ]

现在，我已经多次尝试使用以下变量绘制轮廓：

delta = 0.025
OII_OIII_sAGN_sorted = numpy.arange(numpy.min(OII_OIII_sAGN), numpy.max(OII_OIII_sAGN), delta)
Dn4000_sAGN_sorted = numpy.arange(numpy.min(Dn4000_sAGN), numpy.max(Dn4000_sAGN), delta)
OII_OIII_sAGN_X, Dn4000_sAGN_Y = np.meshgrid(OII_OIII_sAGN_sorted, Dn4000_sAGN_sorted)

Z1 = matplotlib.mlab.bivariate_normal(OII_OIII_sAGN_X, Dn4000_sAGN_Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0)
Z2 = matplotlib.mlab.bivariate_normal(OII_OIII_sAGN_X, Dn4000_sAGN_Y, 0.5, 1.5, 1, 1)
# difference of Gaussians
Z = 0.2 * (Z2 - Z1)
pyplot_middle.contour(OII_OIII_sAGN_X, Dn4000_sAGN_Y, Z, 12, colors='k')

这似乎没有提供所需的输出。我也尝试过：

H, xedges, yedges = np.histogram2d(OII_OIII_sAGN,Dn4000_sAGN)
extent = [xedges[0],xedges[-1],yedges[0],yedges[-1]]
ax.contour(H, extent=extent)

也没有像我想要的那样工作。本质上，我正在寻找类似的东西：

如果有人可以帮助我，我将非常感激，无论是提出一种全新的方法还是修改我现有的代码。如果您有一些有用的技术或想法，还请附上您的输出图像。

【参考方案1】：

似乎 histogram2d 需要一些摆弄才能在正确的位置绘制轮廓。我对直方图矩阵进行了转置，还取了 xedges 和 yedges 中元素的平均值，而不是仅仅从末尾删除一个。

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
h, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=9)
xbins = xedges[:-1] + (xedges[1] - xedges[0]) / 2
ybins = yedges[:-1] + (yedges[1] - yedges[0]) / 2

h = h.T
CS = plt.contour(xbins, ybins, h)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

【讨论】：

这看起来很有希望。我们能以某种方式平滑等高线图吗？

【参考方案2】：

seaborn 开箱即用地绘制密度图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.kdeplot(x, y)
plt.show()