使用plt.hist2d等工具生成二维分布异常的修复咨询

我需要基于A_beams和B_beams构建二维分布，先后使用plt.hist2d、np.histogram2d及scipy.stats.binned_statistic_2d工具，但生成的分布均不符合预期。已知数据中A_beams数值始终大于或等于B_beams，但imshow展示的分布云却位于A=B直线下方，数据本身无问题，请问该如何修复？

数据示例：
A_beams=[3,6,9,12,4...]，B_beams=[2,4,5,9,2...]

使用的代码片段：

matrix=scipy.stats.binned_statistic_2d(a_beams, b_beams,None,'count',bins=50)

ax1 = fig.add_subplot(151)
im1 = ax1.imshow(matrix, interpolation=None,norm=mpl.colors.LogNorm(), cmap=plt.cm.RdYlBu_r)

问题核心在于imshow的坐标轴逻辑与二维统计结果的维度对应不匹配，加上对scipy.stats.binned_statistic_2d返回值的错误处理，具体修复步骤如下：

1. 正确提取统计矩阵
   scipy.stats.binned_statistic_2d返回的是一个结果对象，而非直接的计数矩阵，需要提取其statistic属性：

import scipy.stats
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

# 正确获取统计结果
result = scipy.stats.binned_statistic_2d(a_beams, b_beams, None, 'count', bins=50)
matrix = result.statistic

2. 修正imshow的维度与坐标轴方向
   imshow默认将矩阵第一行绘制在图像顶部，且默认维度顺序与统计结果的(A分箱, B分箱)不匹配，导致分布显示反转。解决方式有两种：

• 方案一：转置矩阵+设置origin参数
  转置矩阵让维度对应正确，同时设置origin='lower'让坐标轴从左下角开始，匹配常规数据分布的展示逻辑：

ax1 = fig.add_subplot(151)
im1 = ax1.imshow(matrix.T, interpolation=None, norm=mpl.colors.LogNorm(), 
                 cmap=plt.cm.RdYlBu_r, origin='lower')
# 设置轴标签与刻度范围
x_edges = result.x_edge
y_edges = result.y_edge
ax1.set_xlabel('A_beams')
ax1.set_ylabel('B_beams')
ax1.set_xlim(0, len(x_edges)-1)
ax1.set_ylim(0, len(y_edges)-1)
# 可选：用实际数据值作为刻度标签
# ax1.set_xticks(range(len(x_edges))[::5])
# ax1.set_xticklabels([f"{x:.1f}" for x in x_edges][::5])
# ax1.set_yticks(range(len(y_edges))[::5])
# ax1.set_yticklabels([f"{y:.1f}" for y in y_edges][::5])

• 方案二：改用pcolormesh（更推荐）
  pcolormesh直接基于分箱边缘绘制，天生适配二维统计结果的维度与坐标轴逻辑，无需额外调整：

ax1 = fig.add_subplot(151)
ax1.pcolormesh(result.x_edge, result.y_edge, matrix.T, 
               norm=mpl.colors.LogNorm(), cmap=plt.cm.RdYlBu_r)
ax1.set_xlabel('A_beams')
ax1.set_ylabel('B_beams')

3. 添加参考线验证
   绘制A=B的参考线，确认分布位于线上方：

min_val = min(min(a_beams), min(b_beams))
max_val = max(max(a_beams), max(b_beams))
ax1.plot([min_val, max_val], [min_val, max_val], 'k--', label='A=B')
ax1.legend()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dkagramanyan