Python中的数字密度等值线

我试图用python重现这个情节，但运气不好：

这是一个简单的数字密度等值线，目前在SuperMongo完成。我想放弃它，转而支持Python，但我能得到的最接近的结果是：

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这是通过使用hexbin（）实现的。我怎样才能让python的情节与超级巨蟒的相似呢？我没有足够的代表发布图片，很抱歉链接。谢谢你的时间

您退房了吗？

很遗憾，我无法查看您的图像。你是说类似的东西吗？它是由--GPL绘图库完成的，它也有Python接口。您可以使用任意数据数组作为输入（包括numpy的数组）。

您可以使用numpy.historogram2d获得数组的数字密度分布。 试试这个例子：

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超级巨蟒同伴的简单等高线图示例=>巨蟒患者：

import numpy as np
from matplotlib.colors import LogNorm
from matplotlib import pyplot as plt

plt.interactive(True)
fig=plt.figure(1)
plt.clf()

# generate input data; you already have that
x1 = np.random.normal(0,10,100000)
y1 = np.random.normal(0,7,100000)/10.
x2 = np.random.normal(-15,7,100000)
y2 = np.random.normal(-10,10,100000)/10.
x=np.concatenate([x1,x2])
y=np.concatenate([y1,y2])

# calculate the 2D density of the data given
counts,xbins,ybins=np.histogram2d(x,y,bins=100,normed=LogNorm())
# make the contour plot
plt.contour(counts.transpose(),extent=[xbins.min(),xbins.max(),
    ybins.min(),ybins.max()],linewidths=3,colors='black',
    linestyles='solid')
plt.show()

生成一个很好的等高线图

轮廓功能提供了许多奇特的调整，例如，让我们手动设置标高：

plt.clf()
mylevels=[1.e-4, 1.e-3, 1.e-2]
plt.contour(counts.transpose(),mylevels,extent=[xbins.min(),xbins.max(),
    ybins.min(),ybins.max()],linewidths=3,colors='black',
    linestyles='solid')
plt.show()

制作此图：

最后，在SM中，人们可以在线性和对数尺度上绘制等高线图，所以我花了一点时间尝试在matplotlib中实现这一点。以下是一个示例，当y点需要绘制在对数比例上，而x点仍然绘制在线性比例上时：

plt.clf()
# this is our new data which ought to be plotted on the log scale
ynew=10**y
# but the binning needs to be done in linear space
counts,xbins,ybins=np.histogram2d(x,y,bins=100,normed=LogNorm())
mylevels=[1.e-4,1.e-3,1.e-2]
# and the plotting needs to be done in the data (i.e., exponential) space
plt.contour(xbins[:-1],10**ybins[:-1],counts.transpose(),mylevels,
    extent=[xbins.min(),xbins.max(),ybins.min(),ybins.max()],
    linewidths=3,colors='black',linestyles='solid')
plt.yscale('log')
plt.show()

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这产生了一个看起来与线性图非常相似的图，但有一个很好的垂直对数轴，这正是我想要的：

这是我看的第一件事，但它需要一个描述曲面的方程。@Robert，我不认为它需要一个方程来做曲面……我只使用了点。像这样的怎么样？该代码需要一个z参数：z=x*np.exp（-x2-y2）。我的数据中没有类似的内容。@Robert:z只是您要绘制轮廓的数据数组。你一定有那个！Hrm，如何将一个数字密度转换成一个数组来表示轮廓呢？你应该在这里复制代码，并保留链接作为参考。为什么在计数中会使用转置？如果我们只使用counts，那么会有什么不同呢使用counts.transpose（）