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我有 5 个点 (x,y) 并使用 matplotlib 的 histogram2d 函数创建一个热图，显示不同颜色表示每个 bin 的密度。我怎样才能获得垃圾箱中点数的频率？

因此，使用 4 个 bin，我希望每个 bin 中的频率为 .2、.2、.2 和 .4

我有一个代码可以计算联合分布的熵，并且正在使用 histogram2d 计算 **pairwise ** 大小为 20000 x 300（以及如此大的数据集）的矩阵的所有列的联合熵，即 n * n-1/2 计算

大部分时间都花在计算关节数上。一个简单的 cProfiling 揭示了以下代价高昂的功能：

我认为 np.digitize 是做大部分工作的人。但似乎大部分时间都被 asarray 等其他函数占用了！有人可以指出如何以更简单的方式更快地进行这些计算！（即，显然不是让我用 C/C++ 编写直方图函数？）

提前致谢。这个问题与我之前发布的 MI 的计算有关： Optimal way to calculate pairwisemutual information using numpy

我有一个 N 值的一维函数。我想制作一个 2D 直方图，以便获得 nx*ny 像素的图像，然后将图像沿 1 维求和。之前和之后的功能应该是一样的。我尝试使用高斯，但我缺少一个因子 sqrt。请看代码。我在我的功能中遗漏了什么吗？

我从一个随机数中抽取 r

现在我希望将分布 Ir=f(x, y) 作为 2D 图像查看。

如果我绘制切割 Px（在沿 y 求和之后），我不会得到相同的宽度 sigma 高斯！

为什么两种情况下的宽度不一样？如果我将权重 r**0.5 与 Ir 放在一起，那么宽度是相同的（sigma=0.5）。我在 getImage2D 函数中有什么错误吗？

我正在尝试实现谷歌可视化 api 从任何文件或数组中绘制直方图。我正在尝试将包含 csv 数据的数组打入 google.visualization.arrayToDataTable()函数中，但它不起作用。有谁知道如何使用此功能而不是任何实时数据。以下是来自谷歌的示例：

如果无法使用此功能，任何人都有其他建议。此外，由于可扩展性问题，我无法使用 d3。

我正在努力使轴正确：

我有x和y值，并希望将它们绘制在二维直方图中（以检查相关性）。为什么我会在每个轴上得到一个限制为 0-9 的直方图？如何让它显示实际值范围？

这是一个最小的示例，我希望在以下位置看到红色“星” (3, 3)：

希望帮助生成频率的 2D 直方图，其中频率是在列中计算的。我的主要问题：从计数转换为基于列的频率。

这是我的起始代码：

对于如何计算列内频率的任何帮助，我将不胜感激。

谢谢！江淮

编辑：我认为解决方案将需要以下步骤 1）计算并存储每个 x 间隔因子的总计数 2）将单个 bin 计数除以其相应的 x 间隔因子计数以获得频率。

不知道如何执行此操作。.

我有一组N观察值分布为(x[i], y[i]), i=0..N二维空间中的点。e_x[i], e_y[i], i=0..N每个点在坐标 ( ) 和附加的权重( )中都有相关的误差w[i], i=0..N。

我想生成这些N点的二维直方图，不仅要考虑权重，还要考虑误差，如果误差值足够大（假设标准高斯分布），这将导致每个点可能分布在许多箱中对于错误，尽管也许可以考虑其他分布）。

我看到numpy.histogram2d有一个weights参数，因此可以处理。问题是如何解释每个N观察点的错误。

有没有可以让我这样做的功能？我对 和 中的任何事情都持开放numpy态度scipy。

我需要了解如何制作我已标准化的数据的 3d 直方图，因此 = 1 下的区域。我有

我已阅读以下帖子：

MatLab：从采样数据创建 3D 直方图

但是我仍然无法理解该方法。任何专家都可以帮助解释如何在 Matlab 中进行操作吗？

编辑：

我使用了以下代码：

它工作得很好，但我怎样才能改变归一化直方图上的轴抽动，它的负数和我的数据应该是正数。我的 data_x 介于 -180 和 180（角度）之间，而 data_y 介于 0 和 1 之间。我无法发布图像。

我有两组数据，我分别使用 matplotlib 的 hist2d() 绘制二维直方图，如http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/hist2d_log_demo.html。现在我想知道这两个二维直方图的比率（即频率的比率）。如何在 matplotlib 中实现这一点？

我正在尝试创建一个具有 1 行和 3 列的图形并在很多事情上苦苦挣扎。一方面，我的子图变成了非常小的小条，尝试添加颜色条时出现错误。如何使子图成为框并且颜色条显示在最右侧？

rmax0、rmax1 和 rmax2 的范围都在 0 到 700 之间（大多数小于 200），fspd 的范围在 0 到 10 之间。

当我添加 plt.colorbar() 行时，我收到以下错误： RuntimeError: No mappable was found to use for colorbar creation。首先定义一个可映射的对象，例如图像（使用 imshow）或轮廓集（使用 contourf）。