小编ZSG*_*ZSG的帖子

我想生成一个坐标已旋转的网格。我必须在双循环中进行旋转，并且我确信有更好的方法来对其进行矢量化。代码如下：

# Define the range for x and y in the unrotated matrix
xspan = linspace(-2*pi, 2*pi, 101)
yspan = linspace(-2*pi, 2*pi, 101)

# Generate a meshgrid and rotate it by RotRad radians.
def DoRotation(xspan, yspan, RotRad=0):

    # Clockwise, 2D rotation matrix
    RotMatrix = np.array([  [np.cos(RotRad),  np.sin(RotRad)],
                            [-np.sin(RotRad), np.cos(RotRad)]])
    print RotMatrix

    # This makes two 2D arrays which are the x and y coordinates for each point.
    x, y = meshgrid(xspan,yspan)

    # After rotating, I'll have another two 2D arrays …

我有一个散点图，它从两个不同的数据集中绘制大量的点。在某些区域，存在大量的点，因此即使具有非常低的 alpha（例如 alpha=0.1），您也无法看穿质量。但在该 alpha 值下，您几乎看不到稀疏区域中的点。有没有一种方法可以限制堆叠点的 alpha 值，或者以某种方式使背景在密集区域下可见，同时不洗掉稀疏区域？

代码片段如下所示：

# Code to populate the datasets not included.
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x1, y1, s=12, color='red')
ax.scatter(x2, y2, s=12, color='blue', alpha=0.1)
# Plus code to do xlabels and such not included.

产生这个：

正如您所看到的，很难看到底部红色腿的边界，但仍然使顶部蓝色腿打出。

有什么办法可以创造出这样的效果吗？

提前致谢。

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一个好的建议似乎是使用 hexbin 而不是 scatter。这看起来确实很有希望，但颜色仍然不能很好地混合。例如，

ax.hexbin(x1, y1, cmap='Reds', mincnt=1, vmax=100)
ax.hexbin(x2, y2, cmap='Blues', mincnt=1, vmax=50, alpha=0.8, linewidths=0)

产量：

如果能让蓝色和红色融合在一起，那就太好了。也许每个像素可以有一个来自一个数据集的 R 值，以及来自另一个数据集的 B 值或其他值？但在 hexbin 中似乎不是一个选项。

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应用托马西洛的答案后：

谢谢，我觉得比原版好看。