Tensorflow 上带有权重的 2D 直方图答案

【问题标题】：2D Histogram with weights on TensorflowTensorflow 上带有权重的 2D 直方图
【发布时间】：2022-01-06 18:34:52
【问题描述】：

我需要在 Tensorflow 上使用带有权重的 2D 直方图。但是，我在here 中找到的唯一解决方案没有实现诸如numpy implementation 中的权重参数。查看source code of numpy implementation，我能够对找到的 tensorflow 实现执行以下操作，但它仍然无法按预期工作：

def get2dHistogram(x, y, weights,
               value_range,
               nbins=100,
               dtype=tf.dtypes.int32):

x_range = value_range[0]
y_range = value_range[1]

x = tf.histogram_fixed_width_bins(x, y_range, nbins=tf.size(x), dtype=dtype)
x = tf.math.bincount(x, weights=weights, minlength=tf.size(y))
y = tf.histogram_fixed_width_bins(y, y_range, nbins=tf.size(y), dtype=dtype)
y = tf.math.bincount(y, weights=weights, minlength=tf.size(y))

histy_bins = tf.histogram_fixed_width_bins(y, y_range, nbins=nbins, dtype=dtype)

H = tf.map_fn(lambda i: tf.histogram_fixed_width(x[histy_bins == i], x_range, nbins=nbins), tf.range(nbins))
return H # Matrix!

我承认我不确切知道在 numpy 版本中权重是如何实现的，但这是我迄今为止最好的猜测。有人可以帮帮我吗？

【问题讨论】：

标签： python numpy tensorflow histogram histogram2d

【解决方案1】：

我设法使用tensorflow-probability 包实现直方图使其工作。决赛如下：

def get2dHistogram(x, y, weights,
               value_range,
               nbins=100,
               dtype=tf.dtypes.int32):

x_range = tf.linspace(value_range[0][0], value_range[0][1], num=nbins+1)
x = tf.clip_by_value(x, value_range[0][0], value_range[0][1])

histy_bins = tf.histogram_fixed_width_bins(y, value_range[1], nbins=nbins, dtype=dtype)

hists = []
for i in range(nbins):
    _x = x[histy_bins == i]
    _w = weights[histy_bins == i]
    
    hist = tfp.stats.histogram(_x, edges=x_range, weights=_w)
    
    hists.append(hist)

return tf.stack(hists, axis=0)

【讨论】：