使用matplotlib和imshow平滑2D直方图

Question

我尝试做一个2D直方图,并通过一种插值获得"平滑"的图像.因此,我做了以下组合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")

正如您在下面的图片中看到的那样,这两个图是叠加的,这是我需要帮助的问题

添加clf有效,但我失去了轴尺寸:

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")

Answer 1

也许最好绘制核密度估计值？

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)

Answer 2

对于你的第一个问题：

您需要清除以前绘图中的数据，在绘图之前添加以下内容应该可以做到这一点：

plt.clf()
plt.close()

对于你的第二个问题：

要更改轴值，我建议使用该extent参数（请参阅此答案）。

例如：

plt.imshow(h, origin = "lower", interpolation = "gaussian",extent=[-100,100,-75,75])