python - Python：使用权重对数据进行分箱

Question

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）的数据进行分类。我基本上只是指一个Δx. 分箱数据应由高斯函数加权，您可以将其视为在 y 轴上扩展的高斯函数，根据期望值的距离对数据进行加权µ。另外，我希望数据给我1σ-error.

我知道numpy.digitize，scipy.stats.binned_statistic但我没有应用这两者中的任何一个来获得我想要的分箱。也许后者应该是最容易用于这种情况的，因为它提供了参数statistic=<function>，但我愿意接受建议。