返回Julia中2D直方图的存储单元中的频率

假设我有一些2D数据点，并且使用Julia中的Plots包，可以很容易地绘制2D直方图。我的任务是定义一个函数，该函数将数据点映射到该点所属bin的数据点频率。有哪些功能可以很好地完成这项任务

例如，如以下2D直方图所示：

我想定义一个函数，这样当我输入一个任意的数据点，在这个直方图的域内，函数会输出相应的bin的频率。在上图中，当我输入

（0.1，0.1）

时，函数应该输出，比如说，

375

（我假设那里最亮的网格表示

375

的频率）。Julia中是否有任何方便的函数来实现上述任务

编辑：

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从标准正态分布生成的10000个2D数据点创建直方图。Julia中是否有任何函数可以输入2D点并输出该点所属bin的频率？通过创建数组和容器并计算输入数据点的容器中的元素数，可以自己编写一个，但这将是一种乏味的方式

我不能100%确定StatsPlots是否正在这样做，但一种方法是使用StatsBase的直方图，它适用于N维：

using StatsBase, StatsPlots, Distributions

# Example data 
data = (randn(10_000), randn(10_000))

# Plot StatsPlots 2D histogram
histogram2d(data)

# Fit a histogram with StatsBase
h = fit(Histogram, data)
x = searchsortedfirst(h.edges[1], 0.1)  # returns 10
y = searchsortedfirst(h.edges[2], 0.1)  # returns 11
h.weights[x, y] # returns 243

# Or as a function
function get_freq(h, xval, yval)
    x = searchsortedfirst(h.edges[1], xval)
    y = searchsortedfirst(h.edges[2], yval)
    h.weights[x, y]
end

get_freq(h, 1.4, 0.6) # returns 32

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请提供一些示例代码与您的问题，然后它是更容易和更快地告诉你如何做。（另请参见）是的，这就是Plots正在执行的操作（您不需要StatsPlots）-创建StatsBase 2d直方图（经过一些魔法来定义存储箱），然后绘制直方图对象。因此，最有效的方法是完全绕过地块，使用StatsBase。请注意，StatsBase中的自动箱子选择程序较差，因此箱子会有所不同。

using StatsBase, StatsPlots, Distributions

# Example data 
data = (randn(10_000), randn(10_000))

# Plot StatsPlots 2D histogram
histogram2d(data)

# Fit a histogram with StatsBase
h = fit(Histogram, data)
x = searchsortedfirst(h.edges[1], 0.1)  # returns 10
y = searchsortedfirst(h.edges[2], 0.1)  # returns 11
h.weights[x, y] # returns 243

# Or as a function
function get_freq(h, xval, yval)
    x = searchsortedfirst(h.edges[1], xval)
    y = searchsortedfirst(h.edges[2], yval)
    h.weights[x, y]
end

get_freq(h, 1.4, 0.6) # returns 32