如何在Numpy中对二维数组进行分bin

在本文中，我们将介绍如何在Numpy中对二维数组进行分bin。

在数据处理中，经常需要对数据进行分组统计。而对于二维数组来讲，如何进行分组统计就成为了一个比较麻烦的问题。但是，在Numpy中，我们可以利用函数numpy.histogram2d实现对二维数组的分bin操作。

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`numpy.histogram2d`的使用

函数numpy.histogram2d是用来计算二维直方图的。我们可以通过下面的代码来展示二维直方图的生成过程：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=10)
plt.imshow(hist)
plt.show()

上述代码将会生成一个10×10的二维直方图，并显示出来。其中，x和y是两个一维数组，bins指定了分bin的数量。

但是，这里给出的是一维数组的分bin操作，如果需要对二维数组进行操作，需要采用一些技巧。

`numpy.histogram2d`的高级使用

将一个二维数组分bin的基本思路是将数组中的每个元素映射到对应的bin中。

我们可以采用下面的代码来对二维数组进行分bin：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
bins_x = np.linspace(arr[:, 0].min(), arr[:, 0].max(), 3)
bins_y = np.linspace(arr[:, 1].min(), arr[:, 1].max(), 3)

digitized_x = np.digitize(arr[:, 0], bins_x)
digitized_y = np.digitize(arr[:, 1], bins_y)

bin_num = (len(bins_x) - 1) * (len(bins_y) - 1)
binned_arr = np.zeros((bin_num))

for i in range(len(arr)):
    idx = (digitized_x[i] - 1) + (digitized_y[i] - 1) * (len(bins_x) - 1)
    binned_arr[idx] += 1

上述代码中，我们首先将二维数组arr进行了分bin操作。通过numpy.linspace生成了bins_x和bins_y两个一维数组，它们分别表示在x轴和y轴上的bin的边界。然后，我们使用numpy.digitize函数将数组arr中的元素映射到对应的bin中。最后，我们利用计算出的digitized_x和digitized_y两个一维数组来计算每个bin中元素的数量并生成一个一维数组binned_arr。

`numpy.histogramdd`函数的使用

如果你觉得上面的操作过于繁琐，我们可以使用numpy.histogramdd函数。这个函数是用来计算n维直方图的，其中二维直方图就是我们所需的直方图，因此我们可以直接使用这个函数进行分bin操作。

示例代码如下：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
bins = [np.linspace(arr[:, i].min(), arr[:, i].max(), 3) for i in range(2)]

hist, edges = np.histogramdd(arr, bins=bins)

print(hist)

上述代码中，我们对二维数组arr进行了分bin操作。通过numpy.linspace生成了bins二维数组，它表示在两个维度上的bin的边界，numpy.histogramdd函数直接对数组arr进行分bin操作，并返回生成的直方图hist和bin的边界edges。