Python Scipy stats.binned_statistic()用法及代码示例

stats.binned_statistic(x, values, statistic='mean', bins=10, range=None) 函数计算给定数据(数组元素)的合并统计值。
它的工作原理类似于直方图函数。直方图函数使箱子计数为零。每个箱子中的点数；此函数计算每个仓的值的总和，均值，中位数，计数或其他统计量。

参数：
arr：[数组]要分类的输入数组。
values :[数组]要计算哪些统计信息。
statistics:统计以计算{平均值，计数，中位数，和，函数}。默认为平均值。
bins:[int或标量]如果bins是一个int，则它定义给定范围内的equal-width bins的数量(默认为10)。如果bin是序列，则它定义bin的边。
range :(浮点数，浮点数)箱子的上下范围，如果未提供，则范围为x.max()至x.min()。

Results:每个仓的统计值；箱边箱号。

代码1：

# stats.binned_statistic() method  
import numpy as np 
from scipy import stats 
   
# 1D array 
arr = [20, 2, 7, 1, 34] 
print("\narr:\n", arr)  
  
  
# median   
print("\nbinned_statistic for median:\n", stats.binned_statistic( 
        arr, np.arange(5), statistic ='median', bins = 4)) 

输出：

arr:
 [20, 2, 7, 1, 34]

binned_statistic for median:
 BinnedStatisticResult(statistic=array([ 2., nan,  0.,  4.]), 
bin_edges=array([ 1.,  9.25, 17.5, 25.75, 34.  ]), 
binnumber=array([3, 1, 1, 1, 4], dtype=int64))

代码2：

# stats.binned_statistic() method  
import numpy as np 
from scipy import stats 
  
# mean   
arr = [20, 2, 7, 1, 34] 
print("\nbinned_statistic for mean:\n", stats.binned_statistic( 
        arr, np.arange(5), statistic ='mean', bins = 2)) 

输出：

binned_statistic for mean:
 BinnedStatisticResult(statistic=array([2., 2.]), 
bin_edges=array([ 1., 17.5, 34. ]), 
binnumber=array([2, 1, 1, 1, 2], dtype=int64))