根据 numpy 直方图返回的 bins 将数组拆分为数据

Question

我有一个数组 x，其中包含如下数据：[3.1, 3.0, 3.3, 3.5, 3.8, 3.75, 4.0] 等。我有另一个变量 y 对应的 0s 和 1s [0, 1, 0] 我想从那个新的单独数组中得到 divided

freq, bins = np.histogram(X, 5)

这让我知道每个箱子的截止值。但是我实际上如何获得这些数据呢？例如，如果我有两个 bin（3 到 3.5 和 3.5 到 4），我想要两个在 return 中得到两个数组，像这样 [3.1, 3.2, 3.4, ...] 和 [3.6, 3.7, 4 , ...]。另外，我希望变量 y 以相同的方式被破坏和排序。

摘要：我正在寻找代码将 x 分成具有相应 y 值的容器。

我考虑过使用 bins 变量做一些事情，但我不确定如何根据截止值拆分数据。感谢您的帮助。

如果我绘制 X 的正常直方图，我会得到：

使用代码：

d=plt.hist(X, 5, facecolor='blue', alpha=0.5)

工作代码：

def pairwise(iterable):
    "s -> (s0,s1), (s1,s2), (s2, s3), ..."
    a, b = tee(iterable)
    next(b, None)
    return zip(a, b)


def getLists(a, b, bin_obj):
    index_list = []
    for left, right in pairwise(bin_obj):
        indices = np.where((a >= left) & (a < right))
        index_list += [indices[0]]
    X_ret = [a[i] for i in index_list]
    Y_ret = [b[i] for i in index_list]
    return (X_ret, Y_ret)
freq, bins = np.histogram(X[:, 0], 5)

Xnew, Ynew = getLists(X[:, 0], Y, bins)

Answer 1

标准库中有一些 python 函数 defined。

from itertools import tee

def pairwise(iterable):
    "s -> (s0,s1), (s1,s2), (s2, s3), ..."
    a, b = tee(iterable)
    next(b, None)
    return zip(a, b)

它可以帮助您遍历 bin 并获取元素的索引。

for left, right in pairwise(bins):
    indices = np.where((x >= left) & (x < right))
    print(x[indices], y[indices])

根据 numpy 直方图返回的 bins 将数组拆分为数据

Split an array into data based on bins returned by numpy histogram

python

frequency

histogram

bins