sciPy stats.binned_statistic_2d（）関数| Python

stats.binned_statistic_2d（arr1、arr2、values、statistic =＆＃39; mean＆＃39 ;, bins = 10、range = None）は統計を計算します与えられた2次元データの値。
histogram2dと同じように機能します。ヒストグラム関数はビンを作成し、カウントしないためです。各バスケットのポイント。この関数は、各ビンの値の合計、平均、中央値、カウント、またはその他の統計を計算します。

パラメーター：
arr1 ：[array_like]入力配列を最初の次元に沿ってビニングします。
arr2：[array_like]入力配列を2番目の次元に沿ってビニングします。
値：[array_like]統計を計算します。
統計： {平均、カウント、中央値、合計、関数}を計算するための統計。デフォルトは平均です。
bin：[intまたはscalars]binsがintの場合、指定された範囲（デフォルトでは10）の等幅ビンの数を定義します。ビンがシーケンスの場合、ビンのエッジを定義します。
範囲：（float、float）ビンの下限と上限の範囲。指定されていない場合、範囲はx.max（）からx.min（）。

結果：各ビンの統計値。 1次元と2次元に沿ったビンのエッジ。ビン番号。

コード＃1：

＃統計。 binned_statistic_2d（）メソッド

import numpy as np

from scipy import stats

x = np.random。 rand（ 10 ）

y = np.random.rand（ 10 ）

z = np.arange（ 10 ）

印刷 （ "x：" 、x）

print （ "y：" 、y）

print （ " z： " 、z）

＃amount

print （ "binned_statistic_2d for count：" 、

stats.binned_statistic_2d（x、y、値、Äã‚Äã = z、

統計 = `count` 、bins = [ 5 、 5 ]））

出力：

x：
[0.31218238 0.86791445 0.42763346 0.79798587 0.91361299 0.09005856
0.54419846 0.18973948 0.67016378 0.8083121]

y：
[0.35959238 0.69265819 0.18751529 0.98863414 0.97810927 0.24054104
0.76764562 0.60635485 0.61551806 0.63884672]

1：2 3 4 5 6 7 8 9]

binned_statistic_2d for count：BinnedStatistic2dResult（statistic = array（[[1.、0.、1.、0.、0。]、
[0。、1.、0.、0.、0。 ]、
[1.、0.、0.、1.、0。]、
[0.、0.、1.、0.、0。]、
[0.、0 。、1.、1.、2。]]）、x_edge = array（[0.09005856、0.25476945、0.41948033、0.58419122、0.74890211、
0.91361299]）、y_edg e = array（[0.18751529、0.34773906、0.50796283、0.6681866、 0.82841037、
0.98863414]）、binnumber = array（[16、39、22、40、40、 8、25、10、31、38]、dtype = int64））

コード＃2：

＃stats.binned_statistic_2d（）メソッド

import numpy as np

from scipy import stats

x = np.random.rand（ 10 ）

y = np.random。 rand（ 10 ）

z = np.arange（ 10 ）

＃greedy

print （ "binned_statistic_2d for mean：" 、

stats.binned_statistic_2d（x、y、values、Äã‚Äã = z 、

統計 = `mean` 、bins = [ 5 、 5 ]））

出力：

binned_statistic_2d for mean：BinnedStatistic2dResult（statistic = array（[[5.、nan、7.、nan、nan]、
[nan、0.、nan、nan、nan]、
[2.、nan、nan、6.、nan]、
[nan、nan、8.、nan、nan]、
[nan、nan、9.、1.、3.5]] ）、x_edge = array（[0.09005856、0.25476945、0.41948033、0.58419122、0.74890211、
0.91361299]）、y_edge = array（[0.18751529、0.34773906、0.50796283、0.6681866、0.82841037、
0.98863414]）、binnumber = array（ [16、39、22、40、40、8、25、10、31、38]、dtype = int64））