Matplotlib 中的叠加等高线图答案

【问题标题】：Overlay Contour Plots in MatplotlibMatplotlib 中的叠加等高线图
【发布时间】：2017-07-24 22:52:55
【问题描述】：

我需要比较两组的二维分布。

当我使用matplotlib.pyplot.contourf 并覆盖绘图时，每个等高线图的背景颜色会填充整个绘图空间。有没有办法让每个等高线图的最低等高线级别透明，以便更容易看到每个等高线的中心？

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm 
import scipy.stats as st

def make_cloud(x, y, std, n=100):
    x = np.random.normal(x, std, n)
    y = np.random.normal(y, std, n)
    return np.array(zip(x, y))

def contour_cloud(x, y, cmap):
    xmin, xmax = -4, 4
    ymin, ymax = -4, 4

    xx, yy = np.mgrid[xmin:xmax:100j, ymin:ymax:100j]
    positions = np.vstack([xx.ravel(), yy.ravel()])
    values = np.vstack([x, y])
    kernel = st.gaussian_kde(values)
    f = np.reshape(kernel(positions).T, xx.shape)

    plt.contourf(xx, yy, f, cmap=cmap, alpha=0.5)


cloud1 = make_cloud(-1, 1, 1)
cloud2 = make_cloud(1, -1, 1)

plt.scatter(x=cloud1[:,0], y=cloud1[:,1])
plt.scatter(x=cloud2[:,0], y=cloud2[:,1], color='red')

fig = plt.gcf()
ax = plt.gca()

contour_cloud(x=cloud1[:, 0], y=cloud1[:, 1], cmap=cm.Blues)
contour_cloud(x=cloud2[:, 0], y=cloud2[:, 1], cmap=cm.Reds)

【问题讨论】：

标签： matplotlib contour

【解决方案1】：

对于contourf，您需要查看一些控件。您可以手动更改不同的级别，并且可以更改颜色图超过/低于规格。默认情况下，最低层以下（或最高层以上）区域的填充似乎是透明的。

因此，最简单的方法是手动指定级别并指定它们，以便在最低级别以下有个点，但不是任何高于最高等级。

如果你替换：

plt.contourf(xx, yy, f, cmap=cmap, alpha=0.5)

与：

step = 0.02
m = np.amax(f)
levels = np.arange(0.0, m, step) + step
plt.contourf(xx, yy, f, levels, cmap=cmap, alpha=0.5)

生成如下图像：

有关颜色图值上方/下方的值行为的更多详细信息，请参阅here。

【讨论】：