Diagramme de contour de densité 2d avec matplotlib

Question

Je tente de tracer mon ensemble de données, x et y (généré à partir d'un fichier csv via numpy.genfromtxt('/Users/.../somedata.csv', delimiter=',', unpack=True)) comme un simple diagramme de densité. Pour ce faire est auto contenant je les définir ici:

x = [ 0.2933215 0.2336305 0.2898058 0.2563835 0.1539951 0.1790058 
    0.1957057 0.5048573 0.3302402 0.2896122 0.4154893 0.4948401 
    0.4688092 0.4404935 0.2901995 0.3793949 0.6343423 0.6786809 
    0.5126349 0.4326627 0.2318232 0.538646 0.1351541 0.2044524 
    0.3063099 0.2760263 0.1577156 0.2980986 0.2507897 0.1445099 
    0.2279241 0.4229934 0.1657194 0.321832 0.2290785 0.2676585 
    0.2478505 0.3810182 0.2535708 0.157562 0.1618909 0.2194217 
    0.1888698 0.2614876 0.1894155 0.4802076 0.1059326 0.3837571 
    0.3609228 0.2827142 0.2705508 0.6498625 0.2392224 0.1541462 
    0.4540277 0.1624592 0.160438 0.109423 0.146836 0.4896905 
    0.2052707 0.2668798 0.2506224 0.5041728 0.201774 0.14907 
    0.21835  0.1609169 0.1609169 0.205676 0.4500787 0.2504743 
    0.1906289 0.3447547 0.1223678 0.112275 0.2269951 0.1616036 
    0.1532181 0.1940938 0.1457424 0.1094261 0.1636615 0.1622345 
    0.705272 0.3158471 0.1416916 0.1290324 0.3139713 0.2422002 
    0.1593835 0.08493619 0.08358301 0.09691083 0.2580497 0.1805554 ] 

y = [ 1.395807 1.31553 1.333902 1.253527 1.292779 1.10401 1.42933 
    1.525589 1.274508 1.16183 1.403394 1.588711 1.346775 1.606438 
    1.296017 1.767366 1.460237 1.401834 1.172348 1.341594 1.3845 
    1.479691 1.484053 1.468544 1.405156 1.653604 1.648146 1.417261 
    1.311939 1.200763 1.647532 1.610222 1.355913 1.538724 1.319192 
    1.265142 1.494068 1.268721 1.411822 1.580606 1.622305 1.40986 
    1.529142 1.33644 1.37585 1.589704 1.563133 1.753167 1.382264 
    1.771445 1.425574 1.374936 1.147079 1.626975 1.351203 1.356176 
    1.534271 1.405485 1.266821 1.647927 1.28254 1.529214 1.586097 
    1.357731 1.530607 1.307063 1.432288 1.525117 1.525117 1.51
    1.653006 1.37388 1.247077 1.752948 1.396821 1.578571 1.546904 
    1.483029 1.441626 1.750374 1.498266 1.571477 1.659957 1.640285 
    1.599326 1.743292 1.225557 1.664379 1.787492 1.364079 1.53362 
    1.294213 1.831521 1.19443 1.726312 1.84324 ] 

Maintenant, je l'ai utilisé de nombreuses tentatives pour tracer mes contours en utilisant des variations sur:

delta = 0.025 
OII_OIII_sAGN_sorted = numpy.arange(numpy.min(OII_OIII_sAGN), numpy.max(OII_OIII_sAGN), delta) 
Dn4000_sAGN_sorted = numpy.arange(numpy.min(Dn4000_sAGN), numpy.max(Dn4000_sAGN), delta) 
OII_OIII_sAGN_X, Dn4000_sAGN_Y = np.meshgrid(OII_OIII_sAGN_sorted, Dn4000_sAGN_sorted) 

Z1 = matplotlib.mlab.bivariate_normal(OII_OIII_sAGN_X, Dn4000_sAGN_Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0) 
Z2 = matplotlib.mlab.bivariate_normal(OII_OIII_sAGN_X, Dn4000_sAGN_Y, 0.5, 1.5, 1, 1) 
# difference of Gaussians 
Z = 0.2 * (Z2 - Z1) 
pyplot_middle.contour(OII_OIII_sAGN_X, Dn4000_sAGN_Y, Z, 12, colors='k') 

Cela ne semble pas pour donner le sortie.J'ai également essayé:

H, xedges, yedges = np.histogram2d(OII_OIII_sAGN,Dn4000_sAGN) 
extent = [xedges[0],xedges[-1],yedges[0],yedges[-1]] 
ax.contour(H, extent=extent) 

Pas tout à fait travailler comme je voulais soit. Essentiellement, je suis à la recherche de quelque chose de similaire à ceci:

Si quelqu'un pouvait me aider, je serais très reconnaissant, que ce soit en proposant une méthode totalement nouvelle ou de modifier mon code existant. Veuillez également joindre des images de votre sortie si vous avez des techniques ou des idées utiles.

Answer 1

Il semble que histogram2d prenne un peu de violon pour tracer le contour au bon endroit. J'ai pris la transposition de la matrice de l'histogramme et j'ai aussi pris les valeurs moyennes des éléments dans les xedges et les yedges au lieu de simplement en retirer un de la fin.

from matplotlib import pyplot as plt 
import numpy as np 
fig = plt.figure() 
h, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=9) 
xbins = xedges[:-1] + (xedges[1] - xedges[0])/2 
ybins = yedges[:-1] + (yedges[1] - yedges[0])/2 

h = h.T 
CS = plt.contour(xbins, ybins, h) 
plt.scatter(x, y) 
plt.show() 

Answer 2

seaborn-t parcelles de densité droite de la boîte:

import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt 

sns.kdeplot(x, y) 
plt.show()