bin 3d 指向 python 中的 3d bin

Question

如何将 3d 点分箱到 3d 箱中？ np.digitize有没有多维版本？我可以为每个维度单独使用 np.digitize，例如 here。有更好的解决方案吗？谢谢！

Answer 1

您可以使用 numpy.histogramdd(sample) 执行此操作，其中每个方向的 bin 数量和物理范围都可以像一维直方图一样进行调整。有关参考 page. For more general statistics, like the mean of another variable per point in a bin, you can use the scipy scipy.stats.binned_statistic_dd function, see docs 的更多信息。对于三维点数组的情况，您可以按以下方式使用它，

import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats


#Setup some dummy data
points = np.random.randn(1000,3)
hist, binedges = np.histogramdd(points, normed=False)

#Setup a 3D figure and plot points as well as a series of slices
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax1.plot(points[:,0],points[:,1],points[:,2],'k.',alpha=0.3)

#Use one less than bin edges to give rough bin location
X, Y = np.meshgrid(binedges[0][:-1],binedges[1][:-1])

#Loop over range of slice locations (default histogram uses 10 bins)
for ct in [0,2,5,7,9]: 
    cs = ax1.contourf(X,Y,hist[:,:,ct], 
                      zdir='z', 
                      offset=binedges[2][ct], 
                      level=100, 
                      cmap=plt.cm.RdYlBu_r, 
                      alpha=0.5)

ax1.set_xlim(-3, 3)
ax1.set_ylim(-3, 3)
ax1.set_zlim(-3, 3)
plt.colorbar(cs)
plt.show()

它给出了每个位置的一系列直方图切片，

bin 3d 指向 python 中的 3d bin

bin 3d points into 3d bins in python

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