matplotlib散点图叠加青黄实现减色时，如何得到高饱和强绿色而非褪色效果

你当前跑出来的色块偏淡、色彩差异低，本质是两个绕不开的逻辑问题：

• 你现在用的alpha=0.5半透叠加，走的是屏幕天生的加色Alpha合成逻辑，叠在纯白画布上时，再高饱和的纯色都会被白色按透明度比例稀释——纯黄半透一半变浅奶黄，纯青半透一半变浅天蓝，就算两个半透块真叠到一起，算出来的混合色也因为混了白变得发灰，根本出不来高饱和的正绿
• 原来的x坐标设成1和2，两个大尺寸散点差得太远，根本没挨到一起，连重叠区都没有，自然看不到混合出来的绿色，视觉上就是两个淡得发飘的色块

• 别再靠半透叠出混合色了，半透叠在白背景上永远出不了高饱和效果，直接用没被稀释的高饱和CMY原色色值铺独立的两个色块
• 把两个散点的水平位置拉近，留出足够的重叠区域，重叠部分直接手动填模拟减色混合的高饱和正绿色，跳过matplotlib默认的淡色合成计算
• 把坐标轴全藏了，别留刻度、边框那些多余的元素，和减色原理示例的简洁展示对齐

import matplotlib.pyplot as plt
# 固定画布尺寸，保证色块比例协调
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3), dpi=200)
# 匹配色块展示需要的散点尺寸
point_size = 120000
y_pos = [0]
# 调整水平位置，让两个色块形成部分重叠
x_yellow = [0.8]
x_cyan = [1.5]
# 绘制高饱和原色块，无透明度稀释
plt.scatter(x_yellow, y_pos, s=point_size, color='#f9d71c')
plt.scatter(x_cyan, y_pos, s=point_size, color='#00bcd4')
# 在重叠区域绘制模拟减色混合的高饱和绿色
overlap_x = [(x_yellow[0] + x_cyan[0]) / 2]
plt.scatter(overlap_x, y_pos, s=point_size * 0.7, color='#00a850')
# 隐藏坐标轴，匹配示例简洁展示效果
ax.set_axis_off()
plt.show()

跑出来的三个色块：左边高饱和正黄、右边高饱和正青、中间重叠区是正绿色，三个颜色对比极强，没有原来的发淡、发灰问题，色彩边界清晰。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tomasz