Python 显示Matplotlib中的等本体的不确定性

我目前正在使用Python/Matplotlib进行不确定性可视化，我希望能够在2D中显示关于等体积线的不确定性。我会尽量说得更具体一些：

• 作为输入，我有N个标量场的实现
• 这些实现是对同一实验的模拟
• 对于这N个实现中的每一个，我都有一个等角线

鉴于此，我知道我可以使用

plt.contour

功能显示轮廓。 然而，我想做的是将每个可能的轮廓（按级别）映射到一个彩色地图，显示其发生的概率，比如它的位置不确定性。也就是说，每一个轮廓级别都将映射到一种颜色，以表示其发生的概率

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有可能以某种方式做到这一点吗？我不知道如何验证通过n实现水平b的每个等高线是否相同。

您是否在寻找（见最后一张图）？有点像。我想要一张等高线的热图。也就是说，在某个层次上的每条等高线都有一个与之相关的颜色，表示它在N个实现中发生了多少次。然后，轮廓线将不会有一个固定的颜色来表示它的水平，但这在实现上是稳定的。我认为你首先需要找到一种方法来比较两条路径是否重叠。在您当前的代码中，两条路径看起来可能相同，但Python会将路径视为不同的对象（正如您在问题末尾所提到的）。对于这一点，我没有现成的解决方案，这本身就是一个问题：给定两条路径，如何确定它们在视觉上是否相似。请注意，您不能只比较顶点，因为顶点可能以不同的顺序出现，或者一条路径中可能有1000个顶点，而另一条路径中可能有100个顶点……接下来，您似乎希望根据轮廓出现的频率为轮廓涂上一种颜色。在这种情况下，您根本不需要

colorline

。如果没有太多（例如数千）行，可以使用

plt.plot

。但这是一个更容易解决的问题。我将删除下面的答案，因为它解决的问题与您面临的问题不同。