如果这是一个重复的问题，请原谅我，我已尽力寻找解决方案。这看起来很简单，但我似乎找不到任何适用的东西。
我正在尝试使用来自 3 个 1-D numpy 数组的数据生成一个绘图（如热图）。数据基本排列如下：
x_axis = ([1, 4, 6])
y_axis = ([2, 5, 7])
z_axis = ([5, 8, 9])
（我的数据集实际上要大得多……有时有数十万个条目）。
所以我有 z_axis 值，每个值都与 x 坐标和 y 坐标相关联......例如，点 (1,2) 的值 5 与之相关联。
我想要做的就是以这样一种方式绘制它，即对于我指定的任何 bin 大小，z 值都是平均的，并且像热图一样进行颜色编码。因此，例如，如果我有 10 个数据点落在给定的 bin 内，它们的 z 值将被平均，并且该值将落在色谱上的某个位置。
感谢您的任何帮助，您可以提供。
import matplotlib.pyplot as plt
H, xedges, yedges =np.histogram2d(x_axis, y_axis, bins=10, weights=z_axis)
extent = [yedges[0], yedges[-1], xedges[-1], xedges[0]]
plt.imshow(H, extent=extent, interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.show()
Bin 计数很容易更改。
正如 Jamie 在评论中指出的那样，如果你想要每个 bin 中点的平均值：
numbins=10
H, xedges, yedges =np.histogram2d(x_axis, y_axis, bins=numbins, weights=z_axis)
count, x, y =np.histogram2d(x_axis, y_axis, bins=numbins)
H/=count