Python 取matplotlib中方形箱子的平均值

我现在有一个散点图，有3组数据，一个x坐标，一个y坐标，每个x，y都有一个值。这些集合是1D numpy阵列

matplotlib中的

matplotlib.axes.axes.hexbin

函数将每个bin中每个x，y处的所有赋值累加，然后取其平均值。这将生成带有六边形箱的彩色图

是否可以使用matplotlib或numpy使用方形容器执行类似操作

这是当前的hexbin代码：

---

plt.hexbin（daylim，Llim，C=elim，gridsize=168，bin='log'）

您可以在打印之前计算要显示在装箱2D图中的值，然后显示为

imshow

图

如果您愿意使用pandas，一个选项是将

z

数据分组以剪切（

pandas.cut

）x和y数据。然后应用平均值（

.mean（）

）并取消堆栈以获得数据透视表

df.z.groupby([pd.cut(x, bins=xbins), pd.cut(y, bins=ybins)]) \
            .mean().unstack(fill_value=0)

下面是一个完整的示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import  matplotlib.colors

x = np.arange(1,8)
y = np.arange(1,6)
X,Y = np.meshgrid(x,y)

df = pd.DataFrame({"x":X.flatten(), "y":Y.flatten(), "z":(X*Y).flatten()})

xbins = [0,4,8]
ybins = [0,3,6]
hist = df.z.groupby([pd.cut(df.x, bins=xbins), pd.cut(df.y, bins=ybins)]) \
            .mean().unstack(fill_value=0)
print hist
im = plt.imshow(hist.values, norm=matplotlib.colors.LogNorm(1,100))
plt.xticks(range(len(hist.index)), hist.index)
plt.yticks(range(len(hist.columns)), hist.columns)
plt.colorbar(im)
plt.show()

必须手动创建对数范数，并且需要根据装箱标记记号