如何通过matplotlib增加2D直方图中的对比度

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我必须在几组数据上绘制2D直方图。我需要增加点之间的对比度,因为差异不是很明显。 Snice每个数据集中的最大值是不同的,我必须找到一种自动化的标准化方法和增加强度(对比度)。

这是我在每个数据集上使用的代码:

H2, xedges, yedges, image = plt.hist2d(DF['x'], DF['y'], bins=(500, 500), cmap="hot", cbar = False, xticklabels = False, yticklabels = False, robust = True)

可能的解决方案是:

1-将组织数字乘以数据集的最大值

2-将数据集乘以强度因子(例如1000)

3-使用seaborn.heatmap()绘制新数据

这可以通过以下方式实现:

D2H, xedges, yedges = np.histogram2d(DF['x'], DF['y'], bins=(500, 500))
sns.heatmap(D2H/(D2H.max())*1000, cmap = "hot", cbar = False, xticklabels = False, yticklabels = False, robust = True)

你认为这是最好的方法吗?我期待着任何更好,更简单的解决方案。谢谢。

python matplotlib histogram
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乘以任意数字将改变你的distribution的变换。我建议你使用vmin / vmax normalise histogram,可以在以下链接Normalisation找到。

所以vmin = D2H.min(), vmax = D2H.max()

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