我遇到以下問題：hist, edges = np.histogram(data, bins=50)如何訪問每個(gè) bin 的值？我想計(jì)算每個(gè) bin 的平均值。謝謝
1 回答
繁花如伊
TA貢獻(xiàn)2012條經(jīng)驗(yàn) 獲得超12個(gè)贊
我認(rèn)為此功能可以滿足您的需求：
import numpy as np
def binned_mean(values, edges):
values = np.asarray(values)
# Classify values into bins
dig = np.digitize(values, edges)
# Mask values out of bins
m = (dig > 0) & (dig < len(edges))
values = values[m]
dig = dig[m] - 1
# Binned sum of values
nbins = len(edges) - 1
s = np.zeros(nbins, dtype=values.dtype)
np.add.at(s, dig, values)
# Binned count of values
count = np.zeros(nbins, dtype=np.int32)
np.add.at(count, dig, 1)
# Means
return s / count.clip(min=1)
例子：
print(binned_mean([1.2, 1.8, 2.1, 2.4, 2.7], [1, 2, 3]))
# [1.5 2.4]
但是，此函數(shù)中的直方圖略有不同，因?yàn)閚p.digitize認(rèn)為所有 bin 都是半封閉的（右側(cè)或左側(cè)），與np.histogram認(rèn)為最后一個(gè)邊緣是閉合的不同。
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