Python 在同一角点绘图中绘制多个数据集

我想知道是否有可能使用图形将多个数据集绘制在一起。 请不要建议使用seaborn pairplot

这里是文档中的脚本，它是一个简单的角点图：

import corner
import numpy as np

ndim, nsamples = 2, 10000
np.random.seed(42)
samples = np.random.randn(ndim * nsamples).reshape([nsamples, ndim])
figure = corner.corner(samples)

结果是：

现在，我想在上面的三幅图像上绘制第二个数据集，可能使用不同的颜色。有办法吗？

是的，就是这样：

figure = corner.corner(samples)
corner.corner(samples2,fig=figure)

---

下面是一些代码，用图例将多个样本集叠加在一个角点图中

#-*-编码：utf-8-*-
“”“演示将多个角重叠在一起”“”
进口角
将matplotlib.lines导入为mlines
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将numpy作为np导入
拐角处\u KWARGS=dict(
平滑=0.9，
标签=dict（fontsize=16），
title_kwargs=dict（fontsize=16），
分位数=[0.16,0.84]，
级别=（1-np.exp（-0.5），1-np.exp（-2），1-np.exp（-9/2.），
绘图密度=假，
plot_datapoints=False，
填充等高线=真，
show_titles=True，
最大刻度=3，
)
def覆盖角（样本列表、样本标签）：
“”“将多个角点相互重叠打印”“”
#得到一些常数
n=长度（样本列表）
_，ndim=samples\u list[0]。形状
max_len=max（[样本列表中的s的len]）
cmap=plt.cm.get\u cmap（'gist\u rainbow'，n）
颜色=[范围（n）内i的cmap（i）]
绘图范围=[]
对于范围内变暗（ndim）：
plot_range.append(
[
最小值（[min（样本列表[i].T[dim]），对于范围（n）]内的i，
最大值（[max（样本列表[i].T[dim]），对于范围（n）]内的i，
]
)
角点更新（范围=绘图范围）
图=角(
样本列表[0]，
颜色=颜色[0]，
**角楼
)
对于范围（1，n）内的idx：
图=角(
样本列表[idx]，
无花果，
权重=获取归一化权重（len（样本列表[idx]），最大len），
颜色=颜色[idx]，
**角楼
)
传奇故事(
处理=[
mlines.Line2D（[]，[]，color=colors[i]，label=sample\u labels[i]）
对于范围内的i（n）
],
fontsize=20，frameon=False，
bbox_to_anchor=（1，ndim），loc=“右上角”
)
plt.savefig（“corner.png”）
plt.close（）
def获取归一化权重（len_当前样本、len_最长样本）：
返回np.ones（len_当前样本）*（len_最长样本/len_当前样本）
def main（）：
ndim，nsamples=31000
samples=np.random.randn（ndim*nsamples）。重塑（[nsamples，ndim]）
重叠角(
[样本*3，样本*2，样本]，
[“样本x 3”、“样本x 2”、“样本”]
)
如果名称=“\uuuuu main\uuuuuuuu”：
main（）

如何从第一次调用

corner.corner（）

开始抑制打印？但它无法正确缩放第一个样本的1D直方图@德尔塔萨塔，不知道你是什么意思？你有例子吗？对不起，我的评论不清楚。这里我关心的是一维直方图的正确性（和外观）。在本例中，为什么第一个样本不相对于

max_len

加权？无论如何，这里的加权相当于在

corner.corner（）中使用
hist\u kwargs=dict（density=True）
。然而，我发现在这两种情况下都有一个bug。绘制每个样本的直方图后，重置1D直方图的y范围。因此，如果您不绘制最后一个直方图最高的样本，您将看到它超出了范围！试着通过样品，而不是在最后！这一定是个bug。