使用matplotlib的2d密度轮廓图

Question

我正在尝试以简单的方式绘制我的数据集x和y （通过numpy.genfromtxt('/Users/.../somedata.csv', delimiter=',', unpack=True)从csv文件生成numpy.genfromtxt('/Users/.../somedata.csv', delimiter=',', unpack=True) ）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，我进行了很多尝试，使用以下方法绘制轮廓：

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)

也不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，我将不胜感激，可以通过建议一种全新的方法或修改我现有的代码来实现。 如果您有一些有用的技巧或想法，也请附上输出图像。

Answer 1

直方图2d似乎需要花些时间才能在正确的位置绘制轮廓。 我对直方图矩阵进行了转置，还对了xedge和yedge中元素的平均值，而不是仅仅从末尾删除一个元素。

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()

Answer 2

seaborn可以直接使用密度图seaborn ：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

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