是否可以使用matplotlib进行添加剂混合？

Question

当处理重叠的高密度散射或不同颜色的线条图时，可以方便地实施添加剂混合方案，其中每个标记的RGB颜色相加在一起以产生画布中的最终颜色。这是2D和3D渲染引擎中的常见操作。

但是，在Matplotlib中，我只找到了对alpha/opacity混合的支持。是否有任何迂回的做法，或者我坚持渲染位图，然后将它们混合到一些绘图程序中？

编辑：下面是一些示例代码和手动解决方案。

这将产生两个部分重叠的随机分布：

x1 = randn(1000) 
y1 = randn(1000) 
x2 = randn(1000) * 5 
y2 = randn(1000) 
scatter(x1,y1,c='b',edgecolors='none') 
scatter(x2,y2,c='r',edgecolors='none') 

这将产生matplotlib如下：

正如你所看到的，是由闭塞一些重叠的蓝点红点，我们希望看到他们。通过使用alpha /阻在matplotlib混合，你可以这样做：

scatter(x1,y1,c='b',edgecolors='none',alpha=0.5) 
scatter(x2,y2,c='r',edgecolors='none',alpha=0.5) 

将产生如下：

但我真正想要的是以下几点：

我可以通过将每个绘图独立渲染到位图来手动完成：

xlim = plt.xlim() 
ylim = plt.ylim() 
scatter(x1,y1,c='b',edgecolors='none') 
plt.xlim(xlim) 
plt.ylim(ylim) 
scatter(x2,y2,c='r',edgecolors='none') 
plt.xlim(xlim) 
plt.ylim(ylim) 
plt.savefig(r'scatter_blue.png',transparent=True) 
plt.savefig(r'scatter_red.png',transparent=True) 

这给了我下面的图片：

你可以做的，然后是加载它们在Paint.NET/PhotoShop/gimp独立层，只是添加剂混合物他们。

现在的理想将是能够在Matplotlib中以编程方式执行此操作，因为我将处理数百个这些！

Answer 1

如果你只需要一个形象的结果，你可以得到画布缓冲区作为numpy的数组，然后做混合，这里有一个例子：

from matplotlib import pyplot as plt 
import numpy as np 

fig, ax = plt.subplots() 
ax.scatter(x1,y1,c='b',edgecolors='none') 
ax.set_xlim(-4, 4) 
ax.set_ylim(-4, 4) 
ax.patch.set_facecolor("none") 
ax.patch.set_edgecolor("none") 
fig.canvas.draw() 

w, h = fig.canvas.get_width_height() 
img = np.frombuffer(fig.canvas.buffer_rgba(), np.uint8).reshape(h, w, -1).copy() 

ax.clear() 
ax.scatter(x2,y2,c='r',edgecolors='none') 
ax.set_xlim(-4, 4) 
ax.set_ylim(-4, 4) 
ax.patch.set_facecolor("none") 
ax.patch.set_edgecolor("none") 
fig.canvas.draw() 

img2 = np.frombuffer(fig.canvas.buffer_rgba(), np.uint8).reshape(h, w, -1).copy() 

img[img[:, :, -1] == 0] = 0 
img2[img2[:, :, -1] == 0] = 0 

fig.clf() 

plt.imshow(np.maximum(img, img2)) 
plt.subplots_adjust(0, 0, 1, 1) 
plt.axis("off") 
plt.show() 

结果：