在 matplotlib 中将 hist2d 输出转换为轮廓答案

【问题标题】：Turn hist2d output into contours in matplotlib在 matplotlib 中将 hist2d 输出转换为轮廓
【发布时间】：2014-12-08 16:54:35
【问题描述】：

我使用 matplotlib.hist2d 在 Python 中生成了一些数据。数据示例如下所示。

正如您所见，该数据中有一些轮廓，通过在整个绘图中追踪相同的颜色找到。我看到一个以 0.015 为中心的伽马分布。我想获取这些数据并收集这些轮廓，这样我就可以看到每个颜色级别的线迹。我尝试在这里使用轮廓函数

counts, xedges, yedges, Image = hist2d(x, y, bins=bins, norm=LogNorm(), range=[[0, 1], [0, 400]])
contour(counts)

但这似乎并没有产生任何结果。

有人知道获得这些轮廓的最佳方法吗？理想情况下，我想采用这些轮廓并为它们拟合一个函数（如伽马函数），然后获取函数参数。

谢谢

【问题讨论】：

标签： python matplotlib histogram distribution contour

【解决方案1】：

所以问题是hist2d 创建的图像是在数据坐标中绘制的，但您尝试创建的轮廓是在像素坐标中。解决此问题的简单方法是指定轮廓的extent（即在 x 和 y 轴上重新缩放/重新定位它们）。

例如：

from matplotlib.colors import LogNorm
from matplotlib.pyplot import *

x = np.random.normal(5,10,100000)
y = np.random.normal(5,10,100000)
counts,ybins,xbins,image = hist2d(x,y,bins=100,norm=LogNorm())
contour(counts,extent=[xbins.min(),xbins.max(),ybins.min(),ybins.max()],linewidths=3)

将产生：

【讨论】：

谢谢，这正是我需要看到的。我必须做的唯一调整不是调用 contour(counts,extent=[xbins.min(),xbins.max(),ybins.min(),ybins.max()],linewidths=3)，我需要调用contour(counts.transpose(),extent=[xbins.min(),xbins.max(),ybins.min(),ybins.max()],linewidths=3)
@ebarr 很好。但是如果我有一个 3D 随机数据集（x，y，z），那么怎么可能应用这种方法呢？
@ebarr 在我的返回 xbins ybins
@diffracteD - 你需要用你的真实数据替换x 和y..？你的z 是什么？

【解决方案2】：

希望将此作为评论发布，但没有声誉，所以...

@ebarr 有一个很好的解决方案，只需稍加修正：来自 2d 绘图的 xbin 和 ybin 应该反转（参见 matplotlib 文档，https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.hist2d
)

此外，只是有点烦人，但由于直方图色标已经过对数转换，因此等高线颜色不会与 2d 直方图中的颜色对齐。要解决此问题，您可以手动指定等高线图的级别。

进行这些更改，并为清晰起见将图分开：

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

x = np.random.normal(5,10,100000)
y = np.random.normal(5,10,100000)
plt.subplot(121)
counts,xbins,ybins,image = plt.hist2d(x,y,bins=100
                                      ,norm=LogNorm()
                                      , cmap = plt.cm.rainbow)
plt.colorbar()
plt.subplot(122)
plt.contour(counts.transpose(),extent=[xbins[0],xbins[-1],ybins[0],ybins[-1]],
    linewidths=3, cmap = plt.cm.rainbow, levels = [1,5,10,25,50,70,80,100])

这会产生：直方图和等高线图

【讨论】：