每个 bin 中数据的“标签分数”的 2D 直方图颜色

Question

从这里找到的帖子继续：2D histogram coloured by standard deviation in each bin

我想通过标签值低于 Python 中某个阈值的点的分数来为 2D 网格中的每个 bin 着色。

请注意，在这个数据集中，每个点都有一个介于 0-1 之间的连续标签值。

例如，这是我制作的直方图，其中颜色表示每个 bin 中所有点的标签值的标准偏差：

这样做的方法是使用

scipy.stats.binned_statistic_2d()

（见：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.binned_statistic_2d.html）

..并将统计参数设置为“std”

但是有没有办法改变这种图，以便着色代表每个 bin 中标签值低于 0.5 的点的分数？

这样做的唯一方法可能是明确定义某种网格并计算分数，但我不确定最好的方法，因此非常感谢您对此事的任何帮助！

也许使用 scipy.stats.binned_statistic_2d 或 numpy.histogram2d 并能够将每个 bin 中的原始数据值作为多维数组返回，这将有助于能够显式地快速计算分数。

Answer 1

数组中低于阈值的元素比例可以计算为

fraction = lambda a, threshold: len(a[a<threshold])/len(a)

因此你可以调用

scipy.stats.binned_statistic_2d(x, y, values, statistic=lambda a: fraction(a, 0.5))