Pyplot Scatter to Contour plot

Question

Я в процессе создания графика рассеяния из тысяч точек на питоне, используя pyplot. Моя проблема в том, что они, как правило, концентрируются в одном месте, и это всего лишь гигантский кусок очков.

Есть ли какая-то функциональность, чтобы сделать точки графика пипса вверх, пока она не достигнет определенной критической плотности, а затем сделайте ее контурной графикой?

Мой вопрос похож на this one, где примерный график имеет контурные линии, в которых цвет представляет плотность нанесенных точек.

Благодаря

Edit: Это то, что выглядит мои данные как

Answer 1

Во-первых, вам нужно оценить плотность Ваших данных. В зависимости от выбранного метода можно получить varying result.

Давайте предположим, что вы хотите сделать оценку гауссовской плотностей, основанную на примере scipy.stats.gaussian_kde, вы можете получить высоту плотности с:

def density_estimation(m1, m2): 
    X, Y = np.mgrid[xmin:xmax:100j, ymin:ymax:100j]              
    positions = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()])              
    values = np.vstack([m1, m2])                   
    kernel = stats.gaussian_kde(values)                 
    Z = np.reshape(kernel(positions).T, X.shape) 
    return X, Y, Z 

Затем, вы можете построить его с contour с

X, Y, Z = density_estimation(m1, m2) 

fig, ax = plt.subplots()     

# Show density 
ax.imshow(np.rot90(Z), cmap=plt.cm.gist_earth_r,              
      extent=[xmin, xmax, ymin, ymax]) 

# Add contour lines 
plt.contour(X, Y, Z)                   

ax.plot(m1, m2, 'k.', markersize=2)  

ax.set_xlim([xmin, xmax])                   
ax.set_ylim([ymin, ymax])                   
plt.show() 

В качестве альтернативы вы можете изменить цвет маркера на основе их плотности, как показано на рисунке here.