使用加权2D直方图计算每个像素的平均值

Question

我正在使用pyplot.hist2d绘制一个二维直方图 (x vs.y)，根据第三个变量z进行加权。与hist2d所做的在给定像素[x_i，y_i]中求和z值不同，我想获得落入该像素中的所有数据点的平均z值。

是否有一个Python脚本可以实现这一点？

谢谢。

- Nuanda

Answer 1

Numpy的histogram2d()函数可以计算计数（标准直方图）和总和（通过weights参数）。将二者相除即可得到平均值。

下面的示例展示了3个直方图以及一个色条。为了演示计数为零的单元格会发生什么（除法会得到NaN，因此单元格为空白），选择了相对较少的样本数量。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 1000
x = np.random.uniform(0, 10, N)
y = np.random.uniform(0, 10, N)
z = np.cos(x) * np.sin(y)

counts, xbins, ybins = np.histogram2d(x, y, bins=(30, 20))
sums, _, _ = np.histogram2d(x, y, weights=z, bins=(xbins, ybins))

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(ncols=3, figsize=(15, 4))
m1 = ax1.pcolormesh(ybins, xbins, counts, cmap='coolwarm')
plt.colorbar(m1, ax=ax1)
ax1.set_title('counts')
m2 = ax2.pcolormesh(ybins, xbins, sums, cmap='coolwarm')
plt.colorbar(m2, ax=ax2)
ax2.set_title('sums')
with np.errstate(divide='ignore', invalid='ignore'):  # suppress possible divide-by-zero warnings
    m3 = ax3.pcolormesh(ybins, xbins, sums / counts, cmap='coolwarm')
plt.colorbar(m3, ax=ax3)
ax3.set_title('mean values')
plt.tight_layout()
plt.show()

- JohanC

---

非常感谢，这正是我在寻找的！ - Nuanda