访问N维直方图的前两个维度

Question

我通过numpy＆＃39; s histogramdd生成N维直方图，尺寸在2-5之间变化。我需要绘制其前两个维度的二维直方图，即：

如果只有两个维度，我可以轻松完成，如下所示。如何将此代码推广到N维，以便始终绘制前两个？

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


dims = np.random.randint(2, 5)
print('Dimensions: {}'.format(dims))
N_pts = np.random.randint(100, 500)
print('Points: {}'.format(N_pts))

A_pts, bin_edges = [], []
for _ in range(dims):
    d_min, d_max = np.random.uniform(-1., 1.), np.random.uniform(-1., 1.)
    sample = np.random.uniform(d_min, d_max, N_pts)
    A_pts.append(sample)
    # Define bin edges separately, since they come from somewhere else.
    bin_edges.append(np.histogram(sample, bins='auto')[1])

# Obtain N-dimensional histogram
A_h = np.histogramdd(A_pts, bins=bin_edges)[0]
print(np.shape(A_h))

# Subplots.
fig = plt.figure()
ax0 = fig.add_subplot(1, 2, 1)
ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 2)

# 2D histogram x,y ranges
x_extend = [min(A_pts[0]), max(A_pts[0])]
y_extend = [min(A_pts[1]), max(A_pts[1])]

# Scatter plot for A.
ax0.invert_yaxis()
ax0.set_xlim(x_extend)
ax0.set_ylim(y_extend)
ax0.scatter(A_pts[0], A_pts[1], c='b', label='A')
for x_ed in bin_edges[0]:
    # vertical lines
    ax0.axvline(x_ed, linestyle=':', color='k', zorder=1)
for y_ed in bin_edges[1]:
    # horizontal lines
    ax0.axhline(y_ed, linestyle=':', color='k', zorder=1)

# 2D histogram.
# Grid for pcolormesh, using first two dimensions
X, Y = np.meshgrid(bin_edges[0], bin_edges[1])
HA = np.rot90(A_h)
HA = np.flipud(HA)
ax1.pcolormesh(X, Y, HA, cmap=plt.cm.Blues)

# Manipulate axis and ranges.
ax1.invert_yaxis()
ax1.set_xlim(x_extend)
ax1.set_ylim(y_extend)

fig.subplots_adjust(hspace=1)
plt.show()

Answer 1

您必须先确定您的确切含义＆＃34;直方图的前两个维度＆＃34;。为了实现这种直观的想象，你应该从你的例子中的2d开始，并希望将其减少到第一维。

你可以看到有两种明显的可能性。

• 选择一个列或
• 汇总行以获得一个摘要列

当然，摘要解决方案只为您提供原始数据的1d直方图。

所以你的代码。

如果您想要分隔其余尺寸：

A_2d = A_h.reshape(A_h.shape[:2] + (-1,)).sum(axis=-1)

如果你想切片：

A_2d = A_h.reshape(A_h.shape[:2] + (-1,))[..., 0]

重塑使前两个维度保持分离，并将所有其他维度分开（（-1，）指示重塑以将所有这些维度留在相应的轴中）生成的数组将混合轴作为其最后维度。第一行沿该轴求和，第二行仅选取一个切片。如果你愿意，可以选择其他人（将0改为其他整数）。