scipy.stats.binned_statistic_dd() bin编号有很多额外的bin

scipy.stats.binned_statistic_dd() 是 SciPy 库中的一个函数，用于计算多维数据的统计信息，并将数据分到指定的 bin 中。这个函数可以处理任意维度的数据，并返回每个 bin 中的统计值。

基础概念

Bin 编号：在统计学和数据分析中，bin 是指将连续的数据范围分割成若干个区间。每个区间内的数据点被归类到同一个 bin 中。binned_statistic_dd() 函数中的 bin 编号是指每个数据点所属的 bin 的索引。

额外的 bin：通常指的是那些没有包含任何数据点的 bin。这些 bin 可能是因为数据的范围没有完全覆盖所有的 bin，或者是因为 bin 的大小设置得过大，导致某些 bin 内没有数据点。

相关优势

1. 灵活性：可以处理任意维度的数据。
2. 高效性：使用高效的算法来计算统计信息。
3. 可定制性：允许用户自定义 bin 的大小和形状。

类型

binned_statistic_dd() 函数可以计算多种统计信息，包括：

• count：每个 bin 中的数据点数量。
• sum：每个 bin 中数据的总和。
• mean：每个 bin 中数据的平均值。
• std：每个 bin 中数据的标准差。
• min 和 max：每个 bin 中数据的最小值和最大值。

应用场景

• 图像处理：将图像分割成多个区域，并计算每个区域的统计信息。
• 地理信息系统：分析不同地理区域的数据分布。
• 生物信息学：分析基因表达数据在不同条件下的分布。

遇到的问题及原因

问题：有很多额外的 bin，即很多 bin 中没有数据点。

原因：

1. 数据范围不足：数据的实际范围可能小于定义的 bin 范围。
2. bin 大小设置不当：bin 的大小可能设置得过大，导致很多 bin 内没有数据点。
3. 数据分布不均：数据可能集中在某些区域，而其他区域几乎没有数据。

解决方法

1. 调整 bin 大小：根据数据的实际分布调整 bin 的大小，使得每个 bin 都能包含一定数量的数据点。
2. 调整 bin 大小：根据数据的实际分布调整 bin 的大小，使得每个 bin 都能包含一定数量的数据点。
3. 使用自适应 binning：根据数据的分布动态调整 bin 的大小。
4. 使用自适应 binning：根据数据的分布动态调整 bin 的大小。
5. 过滤无效 bin：在计算统计信息后，可以过滤掉那些没有数据点的 bin。
6. 过滤无效 bin：在计算统计信息后，可以过滤掉那些没有数据点的 bin。

通过上述方法，可以有效地处理额外的 bin 问题，确保统计信息的准确性和有效性。