Проектирование многомерного распределения на 2-й график?

Question

Я хочу сделать то же самое, что и ответ на вопрос this, но не в MATLAB, а в Python с matplotlib. До сих пор я закончил 3D сюжет с кодом

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.stats import multivariate_normal 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 

mu_x = 0 
mu_y = 0 

x = np.linspace(-10,10,500) 
y = np.linspace(-10,10,500) 
X, Y = np.meshgrid(x,y) 
pos = np.empty(X.shape + (2,)) 
pos[:, :, 0] = X; pos[:, :, 1] = Y 
rv = multivariate_normal([mu_x, mu_y], [[1, 0.8], [0.8, 1]]) 

fig = plt.figure(figsize=(10,5)) 
ax = fig.gca(projection='3d') 
ax.plot_surface(X, Y, rv.pdf(pos),cmap='viridis',linewidth=0) 
ax.set_xlabel('X axis') 
ax.set_ylabel('Y axis') 
ax.set_zlabel('Z axis') 
ax.auto_scale_xyz([-10, 10], [-10, 10], [0, 0.5]) 
plt.show() 

Но как я могу спроецировать это контурный график 2D? Я пытаюсь

plt.figure() 
CS = plt.contour(X, Y, rv) 
plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10) 

но, видимо, это не так, поскольку Z не является типом массива (я получаю ошибку TypeError: float() argument must be a string or a number для линии CS = plt.contour(X, Y, rv)). Как я могу проектировать многомерное распределение на 2D-контурный график? Спасибо!

Answer 1

Вам необходимо поставить тот же массив до contour при поставке в plot_surface.

CS = plt.contour(X, Y, rv.pdf(pos))