使用gaussian_kde绘制等高线时始终出现0.000线，如何消除？

问题原因 #

scipy.stats.gaussian_kde基于高斯核计算概率密度，在远离样本数据的区域，密度值会趋近于0。matplotlib的contour函数默认自动生成的等高线层级包含了这些极低的密度值，因此会画出最外层的0.000概率线。

解决方法 #

1. 手动指定等高线层级，排除极低密度范围 #

先筛选出kde结果中有效最小值，再生成从该值开始的等高线层级：

# 过滤掉接近0的极小值，取有效密度的最小值
min_valid_kde = kde5[kde5 > 1e-8].min()
# 生成30个从有效最小值到最大值的层级
levels = np.linspace(min_valid_kde, kde5.max(), 30)
# 使用指定层级绘制等高线
axes[1].contour(x5, y5, kde5, levels=levels, colors='g')

2. 过滤kde结果中的极小值 #

直接将低于阈值的密度值设为NaN，让contour忽略这些区域：

kde5_processed = kde5.copy()
# 设置阈值，将极小值替换为NaN
kde5_processed[kde5_processed < 1e-8] = np.nan
axes[1].contour(x5, y5, kde5_processed, 30, colors='g')

3. 配合vmin参数过滤低数值 #

在调用contour时设置vmin参数，指定绘制的最小密度值：

# vmin设置为接近0的阈值，低于该值的区域不绘制等高线
axes[1].contour(x5, y5, kde5, 30, colors='g', vmin=1e-8)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ege Tunç