python - 如何使用 hexbin 和 matplotlib 将颜色淡化为透明？

Question

我正在使用 hexbin 创建“热图”，并希望将此热图放置在图像之上。但是，我想让绘图的颜色像频率一样淡化为透明(即，随着颜色淡化为白色，它会消失)。我试过更改 alpha 值，但没有产生预期的效果。

我的代码是:

n = 100000
x = np.random.standard_normal(n)
img = imread("soccer.jpg")
y = 2.0 + 3.0 * x + 4.0 * np.random.standard_normal(n)
plt.hexbin(x,y, bins='log', cmap=plt.cm.Reds, alpha = 0.3)
plt.imshow(img,zorder=0, extent=[-10, 10, -20, 20])
#plt.show()
plt.savefig('map.png') 

我愿意使用二维直方图或任何其他绘图函数。即使在该六边形中没有任何值时保持透明也会很棒，因为我的许多区域的数据点为零。

我当前代码生成的图像是:

Answer 1

继续使用的粗略示例:

n = 100000
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap


x = np.random.standard_normal(n)
img = plt.imread("soccer.jpg")
y = 2.0 + 3.0 * x + 4.0 * np.random.standard_normal(n)

red_high = ((0., 0., 0.),
         (.3, .5, 0.5),
         (1., 1., 1.))

blue_middle = ((0., .2, .2),
         (.3, .5, .5),
         (.8, .2, .2),
         (1., .1, .1))

green_none = ((0,0,0),(1,0,0))

cdict3 = {'red':  red_high,

     'green': green_none,

     'blue': blue_middle,

     'alpha': ((0.0, 0.0, 0.0),
               (0.3, 0.5, 0.5),
               (1.0, 1.0, 1.0))
    }


dropout_high = LinearSegmentedColormap('Dropout', cdict3)
plt.register_cmap(cmap = dropout_high)

plt.hexbin(x,y, bins='log', cmap=dropout_high)
plt.imshow(img,zorder=0, extent=[-10, 10, -20, 20])
plt.show()
#plt.savefig('map.png') 

(恐怕我的足球场是侧边的，我平时踢的好像是侧边的，所以。)