python matplotlib 정규화 된 마스크 된 numpy 배열로 hist2d 플롯

Question

matplotlib.pyplot.hist2d를 사용하여 2d 히스토그램을 플롯하려고합니다. 입력으로 numpy.ma 배열을 마스크했습니다. 즉, 미세 같은 같은 작품 같은 : 나는 배열을 정상화하려는, 그래서이

hist2d (arr1,arr2,cmin=1, normed=True) 

I처럼 NORMED = TRUE 키워드를 사용하여, 0과 1 사이의 항상 값을 얻을 경우

hist2d (arr1,arr2,cmin=1) 

오류가 발생합니다

.../numpy/ma/core.py:3791: UserWarning: Warning: converting a masked element to nan. 
    warnings.warn("Warning: converting a masked element to nan.") 
.../matplotlib/colorbar.py:561: RuntimeWarning: invalid value encountered in greater 
    inrange = (ticks > -0.001) & (ticks < 1.001) 
.../matplotlib/colorbar.py:561: RuntimeWarning: invalid value encountered in less 
    inrange = (ticks > -0.001) & (ticks < 1.001) 
.../matplotlib/colors.py:556: RuntimeWarning: invalid value encountered in less 
    cbook._putmask(xa, xa < 0.0, -1) 

어떤 방법으로 이것을 얻을 수 있고 여전히 정규화 된 2D 히스토그램을 얻을 수 있습니까?

Answer 1

cmin 때문에 normed=True과 잘 어울리지 않습니다. cmin을 제거하거나 0으로 설정하면 작동합니다. 필터링이 필요한 경우 numpy의 2 차원 히스토그램 함수를 사용하고 나중에 출력을 마스킹하는 것을 고려할 수 있습니다.

a = np.random.randn(1000) 
b = np.random.randn(1000) 

a_ma = np.ma.masked_where(a > 0, a) 
b_ma = np.ma.masked_where(b < 0, b) 

bins = np.arange(-3,3.25,0.25) 

fig, ax = plt.subplots(1,3, figsize=(10,3), subplot_kw={'aspect': 1}) 

hist, xbins, ybins, im = ax[0].hist2d(a_ma,b_ma, bins=bins, normed=True) 

hist, xbins, ybins = np.histogram2d(a_ma,b_ma, bins=bins, normed=True) 
extent = [xbins.min(),xbins.max(),ybins.min(),ybins.max()] 

im = ax[1].imshow(hist.T, interpolation='none', origin='lower', extent=extent) 
im = ax[2].imshow(np.ma.masked_where(hist == 0, hist).T, interpolation='none', origin='lower', extent=extent) 

ax[0].set_title('mpl') 
ax[1].set_title('numpy') 
ax[2].set_title('numpy masked')