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numpy我通过's histogramdd生成一个 N 维直方图，维度在 2-5 之间变化。我需要绘制其前两个维度的二维直方图，即：

在此处输入图像描述

当只有两个维度时，我可以很容易地做到这一点，如下所示。如何将此代码推广到 N 维，以便它始终绘制前两个？

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()
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您必须首先确定“直方图的前两个维度”的确切含义。为了使这个直观的想象，您将从示例中的 2d 开始，并希望将其减少到第一个维度。

您可以看到有两种明显的可能性。

  • 选择一列或
  • 对沿行求和以获得一个汇总列

当然，汇总解决方案只为您提供原始数据的一维直方图。

所以对于你的代码。

如果要对剩余尺寸进行装箱：

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

如果要切片：

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

reshape 使前两个维度保持分离并散开所有其他维度（(-1,) 指示 reshape 将所有剩余的内容放入相应的轴）生成的数组将混合轴作为其最后一个维度。第一行沿该轴求和，第二行仅选取一个切片。如果您愿意，您可以选择其他人（将 0 更改为其他整数）。

于 2017-02-25T14:49:09.397 回答