使用加权二维直方图计算每个像素的平均值

Question

我正在使用 pyplot.hist2d 绘制由第三个变量 z 加权的二维直方图 (x vs.y)。而不是像 hist2d 那样对给定像素 [x_i,y_i] 中的 z 值求和，我想获得落在该像素中的所有数据点的平均 z。

有 python 脚本吗？

谢谢。

Answer 1

Numpy 的 histogram2d() 可以计算计数（标准直方图）作为总和（通过 weights 参数）。两者相除得到平均值。

下面的示例显示了 3 个直方图和一个颜色条。选择的样本数量相对较小，以演示计数为零的单元格会发生什么（除法给出 NaN，因此单元格留空）。

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()

使用加权二维直方图计算每个像素的平均值

Compute mean value per pixel using weighted 2d histogram

python

matplotlib

weighted-average

histogram2d