Python Pyplot：在散点图中包含一定数量点（或一定概率值）的等高线？

我想从散点图创建PDF。这是我当前使用的代码：

data = np.column_stack((x, y))
nbins = 100
xmin = -0.5; xmax = 0.5; ymin = -5; ymax = 5
k = kde.gaussian_kde(data.T)
xi, yi = np.mgrid[xmin:xmax:nbins*1j, ymin:ymax:nbins*1j]
zi = k(np.vstack([xi.flatten(), yi.flatten()]))
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5.5,4))
plt.pcolormesh(xi, yi, zi.reshape(xi.shape), shading='gouraud', cmap='Purples')
plt.contour(xi, yi, zi.reshape(xi.shape), levels = [0.2, 0.5, 0.7, 1, 1.5], linewidths=1, linestyles='dashed', cmap='viridis')
plt.xlabel('$x$')
plt.ylabel('$y$]')
plt.grid(True, linestyle='--')
ax.set_xlim(xmin, xmax)
ax.set_ylim(ymin, ymax)
fig.savefig('test.png', dpi=600)
plt.close(fig)

这是我从代码中得到的情节：

关于这一点，我有两个问题：

• PDF似乎有问题，因为我可以在1级和1.5级绘制等高线，而且它是PDF，所以值应该小于1
• 如何绘制包含一定数量点或以一定概率水平的等高线

---

数据：和。（格式：）

PDF不受1的限制。唯一的要求是积分等于1。第二个问题可能很难，它涉及到动态计算积分，以交互地达到包含所需概率的所需水平。谢谢@ImportanceOfBeingErnest！那么等高线的水平是什么意思呢？例如，等高线为1.5意味着什么？在这种情况下，等高线为1.5表示概率密度为1.5的区域。因此，它包围了概率密度高于1.5的区域。