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

stats.binned_statistic_dd(arr, values, statistic='mean', bins=10, range=None) 函数为给定的二维数据计算合并的统计值。
它的工作原理类似于histogram2d。直方图功能使箱子计数为零。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]直方图的数据作为(N,D)数组传递
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:(浮动,浮动)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_dd() method  
import numpy as np 
from scipy import stats 
  
x = np.ones(10) 
y = np.ones(10) 
  
print ("x:\n", x) 
print ("\ny:\n", y) 
  
print ("\nbinned_statistic_2d for count:",  
       stats.binned_statistic_dd([x, y], None, 'count', bins = 3))

输出:

x:
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]

y:
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]

binned_statistic_2d for count: BinnedStatisticddResult(statistic=array([[ 0., 0., 0.],
[ 0., 10., 0.],
[ 0., 0., 0.]]), bin_edges=[array([0.5, 0.83333333, 1.16666667, 1.5 ]),
array([0.5, 0.83333333, 1.16666667, 1.5 ])],
binnumber=array([12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12], dtype=int64))


代码2:

# importing libraries 
import numpy as np 
from scipy import stats 
  
# using np.ones for x and y 
x = np.ones(10) 
y = np.ones(10) 
  
# Using binned_statistic_dd 
print ("\nbinned_statistic_2d for count:",  
        stats.binned_statistic_dd([x, y], None, 
        'count', bins=3, range=[[2,3],[0,0.5]]))

输出:

binned_statistic_2d for count: BinnedStatisticddResult(statistic=array([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]]), bin_edges=[array([2., 2.33333333, 2.66666667, 3. ]),
array([0., 0.16666667, 0.33333333, 0.5 ])],
binnumber=array([4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4], dtype=int64))




相关用法

注:本文由纯净天空筛选整理自vishal3096大神的英文原创作品 sciPy stats.binned_statistic_dd() function | Python。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文的传播和使用请遵循“署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0)”协议。