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。它可以将数据分成多个bin(箱子),并计算每个bin中数据的统计量。
该函数的参数包括:
sample
:输入的多维数据样本。values
:用于计算统计量的值。statistic
:指定要计算的统计量,可以是'mean'、'std'、'sum'等。bins
:指定每个维度上的bin数量或bin的边界。range
:指定每个维度上的数据范围。expand_binnumbers
:是否返回每个样本所属的bin编号。函数的返回值包括:
statistic
:计算得到的统计量。bin_edges
:每个维度上的bin边界。binnumber
:每个样本所属的bin编号。这个函数的优势在于可以方便地对多维数据进行统计分析,例如计算多维数据的均值、标准差、和等。它适用于各种科学计算、数据分析和机器学习任务。
以下是一个示例代码,展示了如何使用scipy.stats.binned_statistic_dd()函数:
import numpy as np
from scipy import stats
# 生成随机的二维数据
np.random.seed(0)
data = np.random.randn(100, 2)
# 定义bin的边界
bin_edges = [np.linspace(-3, 3, 5), np.linspace(-3, 3, 5)]
# 计算每个bin中数据的均值
result = stats.binned_statistic_dd(data, data[:, 0], statistic='mean', bins=bin_edges)
# 输出结果
print(result.statistic)
print(result.bin_edges)
print(result.binnumber)
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