如何在python中的散点图中平滑数据点？

Question

我有一个散点图，其中我根据数组为每个数据点着色：

 plt.scatter(xs,ys,c=av,cmap=plt.cm.hot,s=50,alpha=0.5)

In [96]: xs.shape
Out[96]: (5594,)

In [97]: ys.shape
Out[97]: (5594,)

In [98]: av.shape
Out[98]: (5594,)

，结果如下：

现在，我想保留颜色但对数据点进行平滑处理以获得平滑的散点图，例如（来自此post）或此图像：

评论： 我认为，如果可以在xs, ys, zs中添加更多点，则可以使散点图具有更多数据点，因此，它看起来更像是我想要的热图图。 现在，对于xs, ys, zs中的每个点，我想在原始点周围添加具有相似值的其他点。理想情况下，这些附加点应围绕xs, ys, zs中的实际原始点形成正态分布。是否有统计工具可以执行此任务？例如。如何将[1, 5, 10]更改为[0.9,0.98,1,1.02,1.1, 4.9,4.98,5,5.02,5.1, 9.9,9.98,10,10.02,10.1]？

Answer 1

OP ：是否有统计工具可以执行此任务？例如。如何将[1，5，10]更改为[0.9,0.98,1,1.02,1.1，4.9,4.98,5,5.02,5.1，9.9,9.98,10,10.02,10.1]？

obs=[1, 5 ,10]

syntheticobs=np.random.normal(0,0.1,(6,3))+obs
synthethicobs

Out[]:array([[ 1.02166209,  5.00716569,  9.96726293],
             [ 0.96727493,  4.94823697, 10.03424305],
             [ 1.10756036,  5.12464335,  9.86776082],
             [ 0.97866246,  5.12743117, 10.06647638],
             [ 0.87842188,  5.00994338, 10.1114983 ],
             [ 1.10728294,  4.82523615, 10.03642462]])