Python 使用matplotlib填充任意区域

我正在用

matplotlib

绘制复杂分类器的决策面。目前，我正在使用一些硬编码尺寸的散点图，以及“看起来”正确的东西。曲面不是线性的，甚至不是连接的。它确实需要逐点绘制

g = np.mgrid[0:2:0.02, 0:10:0.1]
xx = np.vstack(map(np.ravel, g)).T

pred = clf.predict(xx)

plt.scatter(xx[:,0], xx[:,1], c=pred, s=4)

plt.show()

如果我的网格太“粗糙”，那么图中有空格。如果我的网格太“精细”，我的分类器将永远无法执行预测。如果我的散点图的

s

参数太大，则斑点会相互覆盖。有没有更好的方法用matplotlib填充任意区域

注意，这不是我正在使用的分类器，但您可以使用它来测试上述代码：

clf = sklearn.naive_bayes.GaussianNB()
x = np.array([[0.4,4],[0.6,7]])
y = np.array([0,1])
clf.fit(x,y)

例如：

---

填充中有“空格”。目前，我正在反复猜测网格

g

、大小

s

和图形大小之间的适当关系。是否有一个

matplotlib

函数，我可以通过它提供一些点，并且它可以聪明地计算出“空格”

您应该只打印图像，或者使用填充图像。如果你有

X, Y = np.mgrid[0:2:0.02, 0:10:0.1]

及

把它画成

contourf(X, Y, Z)

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有几种方法可以控制插值。您可以参考文档。请务必查看文档末尾的示例以获取示例。

显示一个图，并解释您不喜欢它的地方

contourf(X, Y, Z)