[英]Draw the profile of a scatter plot
這是一個想法,通過每個點繪制一條高斯曲線,然后取這些曲線中的最大值。 您可能想試驗曲線寬度。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
low_lim = 30
fc = np.random.rand(120) * np.random.rand(120) * 120
fc = fc[fc > low_lim]
lc = np.random.uniform(50, 250, len(fc))
x = np.linspace(0, 300, 5000)
sigma = 15
ys = np.exp(- np.power((x.reshape(-1, 1) - lc) / sigma, 2) / 2) * fc
ymax = ys.max(axis=1)
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(15, 4))
for ax in (ax1, ax2):
if ax == ax1:
ax.plot(x, ymax, color='black', ls=':', lw=3)
for l, f, y in zip(lc, fc, ys.T):
ax.plot(x, y)
ax.fill_between(x, 0, y, color='r', alpha=0.05)
else:
ax.plot(x, ymax, color='black', lw=2)
ax.fill_between(x, 0, ymax, color='r', alpha=0.2)
ax.scatter(lc, fc, color='darkorange')
ax.axhline(low_lim, ls='--', color='skyblue')
ax.set_ylim(ymin=0)
ax.margins(x=0)
plt.tight_layout()
plt.show()
這是一種消除尖角的嘗試,它可能適用於您的數據,也可能不適用於您的數據。 效果只是非常局部的; 試圖平滑更多導致也失去了一般形狀。
from scipy.special import softmax
ys = np.exp(- np.power((x.reshape(-1, 1) - lc) / sigma, 2) / 2) * fc
softmax_weights = softmax(np.power(ys, 0.8), axis=1)
ymax = np.sum(ys * softmax_weights, axis=1)
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