是否可以与matplotlib进行添加剂混合？

Question

当处理不同颜色的重叠高密度散射图或线图时，可以方便地实现添加剂混合方案，其中每个标记的RGB颜色加在一起以在画布中产生最终颜色。这是2D和3D渲染引擎中的常见操作。

但是，在Matplotlib中，我只发现了对alpha / opacity混合的支持。有没有迂回的方式做到这一点，还是我坚持渲染到位图，然后在一些绘画程序中混合它们？

编辑：这是一些示例代码和手动解决方案。

这将产生两个部分重叠的随机分布：

x1 = randn(1000)
y1 = randn(1000)
x2 = randn(1000) * 5
y2 = randn(1000)
scatter(x1,y1,c='b',edgecolors='none')
scatter(x2,y2,c='r',edgecolors='none')

这将在matplotlib中产生以下内容：

正如您所看到的，有一些重叠的蓝点被红点遮挡，我们希望看到它们。通过在matplotlib中使用alpha / opacity混合，您可以：

scatter(x1,y1,c='b',edgecolors='none',alpha=0.5)
scatter(x2,y2,c='r',edgecolors='none',alpha=0.5)

这会产生以下结果：

但我真正想要的是以下内容：

我可以通过将每个绘图独立渲染到位图来手动完成：

xlim = plt.xlim()
ylim = plt.ylim()
scatter(x1,y1,c='b',edgecolors='none')
plt.xlim(xlim)
plt.ylim(ylim)
scatter(x2,y2,c='r',edgecolors='none')
plt.xlim(xlim)
plt.ylim(ylim)
plt.savefig(r'scatter_blue.png',transparent=True)
plt.savefig(r'scatter_red.png',transparent=True)

这给了我以下图片：

你可以做的是在Paint.NET/PhotoShop/gimp中将它们作为独立的层加载，只是添加它们。

现在理想的是能够在Matplotlib中以编程方式执行此操作，因为我将处理数百个这些！

Answer 1

如果你只需要一个图像作为结果，你可以将画布缓冲区作为一个numpy数组，然后进行混合，这是一个例子：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x1,y1,c='b',edgecolors='none')
ax.set_xlim(-4, 4)
ax.set_ylim(-4, 4)
ax.patch.set_facecolor("none")
ax.patch.set_edgecolor("none")
fig.canvas.draw()

w, h = fig.canvas.get_width_height()
img = np.frombuffer(fig.canvas.buffer_rgba(), np.uint8).reshape(h, w, -1).copy()

ax.clear()
ax.scatter(x2,y2,c='r',edgecolors='none')
ax.set_xlim(-4, 4)
ax.set_ylim(-4, 4)
ax.patch.set_facecolor("none")
ax.patch.set_edgecolor("none")
fig.canvas.draw()

img2 = np.frombuffer(fig.canvas.buffer_rgba(), np.uint8).reshape(h, w, -1).copy()

img[img[:, :, -1] == 0] = 0
img2[img2[:, :, -1] == 0] = 0

fig.clf()

plt.imshow(np.maximum(img, img2))
plt.subplots_adjust(0, 0, 1, 1)
plt.axis("off")
plt.show()

结果：

Answer 2

我的matplotlib后端https://github.com/anntzer/mplcairo（仅限master）现在支持此功能：

import matplotlib; matplotlib.use("module://mplcairo.qt")
from matplotlib import pyplot as plt
from mplcairo import operator_t
import numpy as np

x1 = np.random.randn(1000)
y1 = np.random.randn(1000)
x2 = np.random.randn(1000) * 5
y2 = np.random.randn(1000)
fig, ax = plt.subplots()
# The figure and axes background must be made transparent.
fig.patch.set(alpha=0)
ax.patch.set(alpha=0)
pc1 = ax.scatter(x1, y1, c='b', edgecolors='none')
pc2 = ax.scatter(x2, y2, c='r', edgecolors='none')
operator_t.ADD.patch_artist(pc2)  # Use additive blending.
plt.show()