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我尝试绘制二维直方图并通过某种插值获得“平滑”图片。因此,我结合 plt.hist2d
和 plt.imshow
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.loadtxt("parametre_optMC.dat", skiprows=50, usecols=(1,2))
h, x, y, p = plt.hist2d(data[:,0], data[:,1], bins = 20)
plt.imshow(h, origin = "lower", interpolation = "gaussian")
plt.savefig("test.pdf")
正如您在下图中看到的,这两个图是叠加的,这就是我需要帮助的问题
添加 clf 有效,但我丢失了坐标轴维度:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.loadtxt("parametre_optMC.dat", skiprows=50, usecols=(1,2))
h, x, y, p = plt.hist2d(data[:,0], data[:,1], bins = 20)
plt.clf()
plt.imshow(h, origin = "lower", interpolation = "gaussian")
plt.savefig("test.pdf")
最佳答案
也许绘制核密度估计值会更好?
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.random.multivariate_normal([0, 0], [(1, .6), (.6, 1)], 100)
f, ax = plt.subplots(figsize=(7, 7))
sns.kdeplot(data, shade=True, ax=ax)
关于python - 使用 matplotlib 和 imshow 平滑二维直方图,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/23886155/
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+----+----+--------+ | Id | M1 | trx | +----+----+--------+ | 1 | M1 | 11.35 | | 2 | M1 | 3.4
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