Python 3个参数的矩阵等高线图

我运行了一个MCMC链进行参数估计，并获得了可接受的参数值。我有3个参数，每个参数大约有300000个可接受的值

我现在想做一个等高线图（可行），但在一个3-choose-2三角形矩阵类型（一个非常具体的要求），请参阅所附的照片。这张图片显示了一张纸上一些不相关的等高线图，但我想为我的参数绘制一个类似类型的图

总共有6个图：3个单参数直方图（如图中每列的顶部图）和3-choose-2=3个等高线图（如下面的三角形）。同样，我需要它看起来尽可能像图片

如何在Python上实现这一点

更新：

我已经能够写下面的代码，这给了我一个绘图

但是，我需要与图形类型尽可能精确/最佳匹配。i、 e.我需要我的xticks、yticks显示内部而不是外部，figues之间的空间要消失，显示左侧垂直打印标签的更好方式（我目前正在使用set_ylabel），外部弯曲轮廓水平要消失，并且沿着PDF的x轴有详细的（长-短）标记

def plot_histogram_fig(param, nbins, subplot_index, subplot_title):
    counts, bins = np.histogram(param, bins = nbins)
    plotcounts = np.insert(counts, -1, counts[-1])
    bincentres = (bins[:-1] + bins[1:])/2
    ax = fig.add_subplot(3, 3, subplot_index)
    #ax.step(bins, plotcounts, where='post', c='y')
    ax.plot(bincentres, counts, 'b')
    #ax.plot([bins[np.argmax(counts)], bins[np.argmax(counts)]], [0, np.max(counts)], 'y')
    ax.set_yticks([])
    return [ax, counts, bincentres]

def plot_contour_fig(p1, p2, nbins, subplot_index):
    H, xedges, yedges = np.histogram2d(p1, p2, bins = nbins)
    Z = H.T
    #Z_gauss = scipy.ndimage.gaussian_filter(Z, sigma = 0.8, order = 0) #filtering
    X, Y = np.meshgrid(xedges[:-1], yedges[:-1])
    ax = fig.add_subplot(3, 3, subplot_index)
    im = ax.contour(X, Y, Z, levels = 6)
    #plt.colorbar(im, ax = ax)
    ax.clabel(im, inline=True, fontsize=4)
    return [ax, H, xedges, yedges]

nbins = 50

fig = plt.figure(figsize = (10, 6))

#Histograms

ax1 = plot_histogram_fig(all_alphas, nbins, 1, subplot_title = 'alpha')
ax1[0].set_xticks([])
ax1[0].set_ylabel('alpha')

ax5 = plot_histogram_fig(all_betas, nbins, 5, subplot_title = 'beta')
ax5[0].set_xticks([])

ax9 = plot_histogram_fig(all_gammas, nbins, 9, subplot_title = 'gamma')
ax9[0].set_title('gamma', y = -0.5)

#Contours

ax4 = plot_contour_fig(all_alphas, all_betas, nbins, 4)
ax4[0].set_xticklabels([])
ax4[0].set_ylabel('beta')

ax7 = plot_contour_fig(all_alphas, all_gammas, nbins, 7)
ax7[0].set_title('alpha', y = -0.5)
ax7[0].set_ylabel('gamma')

ax8 = plot_contour_fig(all_betas, all_gammas, nbins, 8)
ax8[0].set_yticklabels([])
ax8[0].set_title('beta', y = -0.5)

plt.show()

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所有字母、beta和gamma都是1d numpy数组，用于存储可接受的参数值。

只有在您向我们提供一个示例，说明您尝试了什么以及您遇到了什么问题时，我们才能为您提供帮助。我还没有想到一种方法来实现这一点。我相信我可以创建一个（3x3）子图（使用fig.add_subplot（））并通过在图中创建带有（1、4、5、7、8、9）索引的轴来分别绘制图形，但这将保留每个图形的单独x、y轴，而不会像在图像中那样将它们连接起来。不过，既然你提到了，我将（很快）编辑这篇文章，并为我目前所说的添加代码。谢谢你让我知道，我是新来的。嗨，我已经包括了一个代码和一个情节，请看一看！谢谢我们只能帮助你，如果你提供一个例子，说明你尝试了什么，你在哪里遇到了困难。我还没有想到一个方法来实现这一点。我相信我可以创建一个（3x3）子图（使用fig.add_subplot（））并通过在图中创建带有（1、4、5、7、8、9）索引的轴来分别绘制图形，但这将保留每个图形的单独x、y轴，而不会像在图像中那样将它们连接起来。不过，既然你提到了，我将（很快）编辑这篇文章，并为我目前所说的添加代码。谢谢你让我知道，我是新来的。嗨，我已经包括了一个代码和一个情节，请看一看！谢谢