我有一个噪音很大的数据集，例如
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 1000
x = np.linspace(0,10,N)
y = x + 20 * np.random.rand(N)
我想对给定binsize（或binnumber）的数据进行装箱。这样，我基本上只是一个Δx。合并的数据应使用高斯函数加权，您可以将其视为在y轴上扩展的高斯函数，根据期望值µ的距离对数据加权。另外，我希望数据能给我1σ-error。
我对numpy.digitize和scipy.stats.binned_statistic有所了解，但是我无法应用这两者中的任何一个来获得所需的装箱。也许后者应该是这种情况下最容易使用的，因为它提供了参数statistic=<function>，但我愿意提出建议。