python - matplotlib 中的散点图和组合极坐标直方图

Question

我正在尝试生成这样的图，它结合了笛卡尔散点图和极坐标直方图。 (径向线可选) 存在类似的解决方案(通过 Nicolas Legrand )来查看 x 和 y 中的 差异( code here )，但我们需要查看 比率(即 x/y )。

更具体地说，当我们想要查看相对风险度量(即两个概率之比)时，这很有用。

散点图本身显然没有问题，但极坐标直方图更高级。

我发现的最有希望的线索是 matplotlib 库中的这个中心示例 here

我曾尝试这样做，但遇到了我的 matplotlib 技能的限制。朝着这个目标迈进的任何努力都会很棒。

Answer 1

我相信其他人会有更好的建议，但一种获得您想要的东西的方法(不需要额外的轴艺术家)是使用带有散点和条形的极坐标投影一起绘制图表。类似的东西

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.uniform(size=100)
y = np.random.uniform(size=100)

r = np.sqrt(x**2 + y**2)
phi = np.arctan2(y, x)

h, b = np.histogram(phi, bins=np.linspace(0, np.pi/2, 21), density=True)
colors = plt.cm.Spectral(h / h.max())

ax = plt.subplot(111, projection='polar')
ax.scatter(phi, r, marker='.')
ax.bar(b[:-1], h, width=b[1:] - b[:-1], 
       align='edge', bottom=np.max(r) + 0.2,  color=colors)
# Cut off at 90 degrees
ax.set_thetamax(90)
# Set the r grid to cover the scatter plot
ax.set_rgrids([0, 0.5, 1])
# Let's put a line at 1 assuming we want a ratio of some sort
ax.set_thetagrids([45], [1])

这会给

它缺少轴标签和一些美化，但它可能是一个开始的地方。希望对您有所帮助。