Python 2d-直方图成功率每个bin

Question

我有数据在数组x，y和w其中'x'和'y'表示位置和'w'是权重1或0表示成功或失败。我试图创建一个2d直方图，其中根据该bin中成功的百分比（即bin中的成功次数除以bin中的总点数）对直方图的每个bin进行着色。我已经玩了很多numpy.histogram2d，可以得到密度图，但这与我所瞄准的成功计划的百分比不一样。请注意，在numpy.histogram2d参数中normed = True并不能缓解这个问题。 （为了说明不同之处，如果箱内的成功次数较多，密度图将显示较大的“颜色值”，而不管同一箱中有多少故障，我想得到百分比的成功，所以在同一个箱子中的大量失败会给一个较小的'颜色值'，对于较差的术语我很抱歉）。

非常感谢任何能够帮助的人！当前代码

的例子，没有做什么我的目标：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
plt.figure(1) 
H, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=50, weights=w, normed=True) 
extent = [yedges[0], yedges[-1], xedges[-1], xedges[0]] 
plt.imshow(H, extent=extent,interpolation='nearest') 
plt.colorbar() 
plt.show() 

Answer 1

我敢肯定这个工作，但你不给的数据，所以很难检查。 normed=True为您提供了密度，如果您没有通过normed=True，您会得到加权样本计数，所以如果您将加权版本（实际上每个bin的#successes）由未加权（每个bin中的元素数）分开，最终取得成功。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
plt.figure(1) 
H, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=50, weights=w) 
H2, _, _ = np.histogram2d(x,y, bins=50) 
extent = [0,1, xedges[-1], xedges[0]] 
plt.imshow(H/H2, extent=extent,interpolation='nearest') 
plt.colorbar() 
plt.show() 

这可能最终直方图离开nan，所以你可能想为这些案件的决定。