[英]How to make a contour/density plot of a large 2D scatter plot
我有一个过于拥挤的散点图,我试图创建一个等高线图或密度图,以查看我的数据中是否有任何不同的总体。 我尝试了以下代码,但出现错误:
太多值无法解包(预期2)
我的代码是:
x = CDM_300[:,[1]]
y = CDM_300[:,[2]]
# Evaluate a gaussian kde on a regular grid of nbins x nbins over data extents
nbins=300
k = kde.gaussian_kde([x,y])
xi, yi = np.mgrid[x.min():x.max():nbins*1j, y.min():y.max():nbins*1j]
zi = k(np.vstack([xi.flatten(), yi.flatten()]))
# Make the plot
plt.pcolormesh(xi, yi, zi.reshape(xi.shape))
plt.show()
# Change color palette
plt.pcolormesh(xi, yi, zi.reshape(xi.shape), cmap=plt.cm.Greens_r)
plt.show()
CDM_300
是一个( CDM_300
)数组,如果我尝试对数据进行np.meshgrid
,我的笔记本电脑将崩溃。
问题似乎是由您为数据建立索引的方式引起的。 当您执行[:, [1]]
,数据的形状变为(23800, 1)
,每个元素本身就是一个数组。
使用以下索引,第二个索引周围没有多余的[]
。
x = CDM_300[:, 1]
y = CDM_300[:, 2]
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