如何调用二维网格（2D bin）中坐标对应的值？

Question

我有一个坐标对应的温度。在固定区域上，我想包括一个正方形网格（所有网格的长度必须相同）。为此，我使用 numpy.meshgrid 在整个区域生成单元格。现在我的问题是如何将坐标在第 k 个单元格中的每一行的温度相加？我有点困惑，我应该使用 numpy.histogram2d 吗？它给了我 X 和 Y 的频率，这是否意味着我必须使用多维直方图？

非常感谢！

import pandas as pd
import numpy as np


####generating input data frame
df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(2000, 6000, (1000000, 3)))
df.columns= ['X','Y', 'Temp']
x2 = np.linspace(df['X'].min(),df['X'].max(), 20)
y2 = np.linspace(df['Y'].min(),df['Y'].max(), 20 )
xx, yy =  np.meshgrid(x2, y2, indexing ='ij')
plt.scatter(xx, yy, color="red", marker="x");

#### Or should I use 
Hist, xedges, yedges = np.histogram2d(df['X'], df['Y'], bins = (x2,y2))
H = Hist.T

Answer 1

这会获取您的数据集，并生成一个 20x20 数组，其中包含该网格内所有点的平均温度。如果网格中没有临时工，它将产生 NaN：

import numpy as np

data = np.random.randint(2000, 6000, (100000, 3))

# We divide the coordinate space up into 20 bins.
binsize = (6000-2000) // 20

bins = np.zeros((20,20))
counts = np.zeros((20,20))

for row in data:
    binx = (row[0] - 2000) // binsize
    biny = (row[1] - 2000) // binsize
    bins[biny,binx] += row[2]
    counts[biny,binx] += 1

print( bins )
print( counts )
print( "Averages:" )
print( bins / counts )

如何调用二维网格（2D bin）中坐标对应的值？

How to call the value corresponding to a coordinate in a 2D mesh (2D bin)?

python

grid

numpy

scipy

pandas