2dプロットへの多変量分布を投影していますか？

Question

this質問への回答と同じことをしたいのですが、MATLABではなくmatplotlibでPythonで質問しました。これまでのところ私は、コード

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() 

と3Dプロットを完了しました。しかし、どのように私は、2次元等高線図にこれを投影できますか？私は

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

をしようとしているが、Zは配列型（私はラインCS = plt.contour(X, Y, rv)のエラーTypeError: float() argument must be a string or a numberを得ること）ではありませんので、どうやらこれは、右ではありません。多変量分布を2D等高線プロットに投影するにはどうすればよいですか？ありがとうございました！

Answer 1

plot_surfaceに入力すると同じ配列をcontourに供給する必要があります。

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