如何用Python绘制重叠方块越多颜色越深的matplotlib可视化图表？

实现思路 #

你需要的重叠方块颜色随重叠数量加深的效果，核心可以通过两种方案实现：一是使用正方形标记的散点图叠加半透明效果，重叠区域自然会因为多层半透明色块叠加加深颜色；二是通过2D直方图统计每个网格内的样本数量，将颜色映射为数量值，数量越大颜色越深。第一种方案代码更简单，和你提供的示例样式匹配度更高。

可运行代码示例 #

方案1：半透明正方形散点实现

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 模拟两类样本数据，可替换为你自己的数据集
np.random.seed(42)
# 第一类样本（示例中蓝色类）
sample_count1 = 2000
x1 = np.random.normal(loc=0, scale=1.5, size=sample_count1)
y1 = np.random.normal(loc=0, scale=1.5, size=sample_count1)
# 第二类样本（示例中橙色类）
sample_count2 = 2000
x2 = np.random.normal(loc=2, scale=1.5, size=sample_count2)
y2 = np.random.normal(loc=2, scale=1.5, size=sample_count2)

plt.figure(figsize=(8, 6))
# 绘制第一类样本，marker='s'表示正方形标记，alpha控制透明度，s控制方块大小
plt.scatter(x1, y1, marker='s', s=30, c='#1f77b4', alpha=0.2, label='类别1')
# 绘制第二类样本
plt.scatter(x2, y2, marker='s', s=30, c='#ff7f0e', alpha=0.2, label='类别2')

# 配置图表样式
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('重叠方块密度图')
plt.legend()
plt.grid(alpha=0.3)
plt.show()

参数调整说明

• 调整alpha参数：值越小单块方块透明度越高，需要更多重叠才会明显加深颜色，可根据你的样本量调整
• 调整s参数：控制单个方块的大小，匹配你需要的网格密度
• 调整c参数：替换为你需要的方块颜色

方案2：2D直方图实现（适合超大样本量场景）

如果你的样本量超过10万，散点图渲染会变慢，可以用2D直方图方案：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Patch

# 复用上面的模拟数据
np.random.seed(42)
sample_count1 = 50000
x1 = np.random.normal(loc=0, scale=1.5, size=sample_count1)
y1 = np.random.normal(loc=0, scale=1.5, size=sample_count1)
sample_count2 = 50000
x2 = np.random.normal(loc=2, scale=1.5, size=sample_count2)
y2 = np.random.normal(loc=2, scale=1.5, size=sample_count2)

plt.figure(figsize=(8, 6))
# 统一网格边界
bins = np.linspace(-4, 7, 30)
# 统计两类样本的2D分布
hist1, x_edge, y_edge = np.histogram2d(x1, y1, bins=bins)
hist2, x_edge, y_edge = np.histogram2d(x2, y2, bins=bins)

# 绘制两类分布热图
plt.imshow(hist1.T, origin='lower', extent=[x_edge[0], x_edge[-1], y_edge[0], y_edge[-1]],
           cmap='Blues', alpha=0.7)
plt.imshow(hist2.T, origin='lower', extent=[x_edge[0], x_edge[-1], y_edge[0], y_edge[-1]],
           cmap='Oranges', alpha=0.7)

# 配置样式和图例
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('2D直方图密度图')
legend_items = [Patch(facecolor='#1f77b4', label='类别1'), Patch(facecolor='#ff7f0e', label='类别2')]
plt.legend(handles=legend_items)
plt.grid(alpha=0.3)
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eiffelbear