Alpha级别在点重叠的地方增加，因此最暗的区域是点重叠的地方。
相反，我希望阿尔法水平以某种方式彼此相减-这样，如果有一个重叠的部分，它将比没有重叠的部分更轻。
这里有一个例子，我的意思-从左到右的点变暗，因为有更多的重叠：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 3))

# X and Y coordinates for red circles
red_xs = [1]
red_ys = [1]

# Plot with a large markersize
markersize = 35
alpha = 0.1

for i in range(20):
    red_xs[0] += 1
    for add in range(i):
        ax.plot(
            red_xs,
            red_ys,
            marker="o",
            color="r",
            linestyle="",
            markersize=markersize,
            alpha=alpha,
        )

它看起来像：

我希望这一点的逆-能够从最右边的点的alpha级别开始，并在重叠的区域中使该点变暗，这将导致渲染的结果，因为最左边的点很多都被覆盖了。
给予一个更具体的例子，其中点没有 * 完全 * 重叠：

import matplotlib.pyplot as plt
import random

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 3))

# X and Y coordinates for red circles
red_xs = [1]
red_ys = [1]

# Plot with a large markersize
markersize = 35
alpha = 0.01

random.seed(1)
for j in range(5):
    red_xs = [1]
    red_ys = [1]

    for i in range(20):
        u = 0.1
        v = 0.00000001
        dx = random.uniform(-u, u)
        dy = random.uniform(-u, u)
        red_xs[0] += 2 + dx
        red_ys[0] += dy
        for add in range(i):
            ax.plot(
                red_xs,
                red_ys,
                marker="o",
                color="r",
                linestyle="",
                markersize=markersize,
                alpha=alpha,
            )

外观为：

对于存在重叠点的零件，例如：

解决方案应该渲染y（它们相交的地方）x的alpha，xy的alpha，这应该适用于任意数量的层。