在散点图（Python）中删除线下的数据

所以我有一段代码，可以绘制数据集的二维直方图。我是这样画的：

histogram = plt.hist2d(fehsc, ofesc, bins=nbins, range=[[-1,.5],[0.225,0.4]])

不过，我只想查看某一行以上的数据，因此我添加了以下内容，效果很好：

counts = histogram[0]
xpos = histogram[1]
ypos = histogram[2]
image = histogram[3]
newcounts = counts #we're going to iterate over this

for i in range (nbins):
    xin = xpos[i]
    yin = ypos
    yline = m*xin + b
    reset = np.where(yin < yline) #anything less than yline we want to be 0
    #index = index[0:len(index)-1]  
    countout = counts[i]
    countout[reset] = 0
    newcounts[i] = countout

我只想保留某行上面的数据：

xarr = np.arange(-1,0.5, 0.015)
yarr = m*xarr + b
plt.plot(xarr, yarr, color='r')

---

我尝试过使用变量的一些变体来运行循环，但我实际上不理解或不知道如何使其工作。

您可以在绘图之前为数据定义一个

掩码，然后只绘制实际符合条件的数据点。下面是一个示例，其中某条直线上方的所有数据点均以绿色绘制，该直线下方的所有数据点均以黑色绘制

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

#the scatterplot data
xvals = np.random.rand(100)
yvals = np.random.rand(100)

#the line
b  = 0.1
m = 1
x = np.linspace(0,1,num=100)
y = m*x+b

mask = yvals > m*xvals+b

plt.scatter(xvals[mask],yvals[mask],color='g')
plt.scatter(xvals[~mask],yvals[~mask],color='k')
plt.plot(x,y,'r')
plt.show()

结果是这样的

希望这有帮助

编辑：

如果要创建二维柱状图，其中线下方的部分设置为零，可以先使用
numpy
（作为一个数组）生成柱状图，然后将该数组中的值设置为零（如果箱子位于线下方）。之后，可以使用
plt.pcolormesh
绘制矩阵：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

#the scatterplot data
xvals = np.random.rand(1000)
yvals = np.random.rand(1000)
histogram,xbins,ybins = np.histogram2d(xvals,yvals,bins=50)

#computing the bin centers from the bin edges:
xcenters = 0.5*(xbins[:-1]+xbins[1:])
ycenters = 0.5*(ybins[:-1]+ybins[1:])

#the line
b  = 0.1
m = 1
x = np.linspace(0,1,num=100)
y = m*x+b

#hiding the part of the histogram below the line
xmesh,ymesh = np.meshgrid(xcenters,ycenters)
mask = m*xmesh+b > ymesh
histogram[mask] = 0

#making the plot
mat = plt.pcolormesh(xcenters,ycenters,histogram)
line = plt.plot(x,y,'r')
plt.xlim([0,1])
plt.ylim([0,1])
plt.show()

结果可能是这样的：
您可以在打印之前为数据定义一个
掩码，然后只打印实际符合条件的数据点。下面是一个示例，其中某条直线上方的所有数据点均以绿色绘制，该直线下方的所有数据点均以黑色绘制

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

#the scatterplot data
xvals = np.random.rand(100)
yvals = np.random.rand(100)

#the line
b  = 0.1
m = 1
x = np.linspace(0,1,num=100)
y = m*x+b

mask = yvals > m*xvals+b

plt.scatter(xvals[mask],yvals[mask],color='g')
plt.scatter(xvals[~mask],yvals[~mask],color='k')
plt.plot(x,y,'r')
plt.show()

结果是这样的

希望这有帮助

编辑：

如果要创建二维柱状图，其中线下方的部分设置为零，可以先使用
numpy
（作为一个数组）生成柱状图，然后将该数组中的值设置为零（如果箱子位于线下方）。之后，可以使用
plt.pcolormesh
绘制矩阵：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

#the scatterplot data
xvals = np.random.rand(1000)
yvals = np.random.rand(1000)
histogram,xbins,ybins = np.histogram2d(xvals,yvals,bins=50)

#computing the bin centers from the bin edges:
xcenters = 0.5*(xbins[:-1]+xbins[1:])
ycenters = 0.5*(ybins[:-1]+ybins[1:])

#the line
b  = 0.1
m = 1
x = np.linspace(0,1,num=100)
y = m*x+b

#hiding the part of the histogram below the line
xmesh,ymesh = np.meshgrid(xcenters,ycenters)
mask = m*xmesh+b > ymesh
histogram[mask] = 0

#making the plot
mat = plt.pcolormesh(xcenters,ycenters,histogram)
line = plt.plot(x,y,'r')
plt.xlim([0,1])
plt.ylim([0,1])
plt.show()

结果是这样的：
那么我是否正确理解了这一点，你想要一些数据的散点图和一条数据线，然后你想要删除线下的所有点？或者可能是另一种颜色？你好！您的第一个解释是正确的-我希望删除线下的所有数据，因为我想对线上的数据进行进一步分析。那么我是否正确理解了这一点，您希望一些数据的散点图和一条贯穿数据的线，然后您希望删除线下的所有点？或者可能是另一种颜色？你好！你的第一个解释是正确的-我想删除线下的所有数据，因为我想对线上的数据做进一步的分析。帮了大忙！我已经有了2d柱状图，我只需要让散点图开始工作。：）帮了不少忙！我已经有了2d柱状图，我只需要让散点图开始工作。：）