python - 在 Matplotlib 中指定密度图的颜色范围

Question

以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import gaussian_kde

# Generate fake data
x = np.random.normal(size=1000)
y = x * 3 + np.random.normal(size=1000)

# Calculate the point density
xy = np.vstack([x,y])
z = gaussian_kde(xy)(xy)

# Sort the points by density, so that the densest points are plotted last
idx = z.argsort()
x, y, z = x[idx], y[idx], z[idx]

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, c=z, s=50, edgecolor='')
plt.show()

生成如下图：

如何将主题从红色更改为蓝色？像这样的东西：

import seaborn as sns
sns.palplot(sns.color_palette("Blues"))

标签： pythonmatplotlib

Answer 1

scatter您可以按如下方式分配任何颜色图进行绘图。在这里，您将找到所有现有的颜色图matplotlib。

您想要的颜色图名为Blues. 您必须导入matplotlib.cm才能访问颜色图，然后将所需的颜色图作为参数传递cmap给散点图中。此外，您可以显示颜色条以解释颜色。如果要反转颜色图，只需_r在该颜色图的末尾包含即可。例如，Blues_r将反转地图，比例现在从蓝色（低）变为白色（高）。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import gaussian_kde
import matplotlib.cm as cm

# Generate fake data
x = np.random.normal(size=1000)
y = x * 3 + np.random.normal(size=1000)

# Calculate the point density
xy = np.vstack([x,y])
z = gaussian_kde(xy)(xy)

# Sort the points by density, so that the densest points are plotted last
idx = z.argsort()
x, y, z = x[idx], y[idx], z[idx]

fig, ax = plt.subplots()
ax_ = ax.scatter(x, y, c=z, cmap=cm.Blues, s=50, edgecolor='')
plt.colorbar(ax_)