N维直方图，包含每个垃圾箱中权重的最大值。

Question

我在N维中有一组M点，每个点都有一个相关的“权重”值(基本上是一个M浮点数数组)。利用numpy的直方图d()，可以生成集的N维直方图.

如果在weights中使用histogramdd()参数，则返回：

属于每个垃圾箱的样本的重量之和。

下面的代码显示了创建这些数组的热度：

import numpy as np

# N-dimensional M points.
N_dim, M = 3, 1000
points = np.random.uniform(0., 1., size=(M, N_dim))

# Weight for each point
weights = np.random.uniform(0., 1., M)

# N-dimensional histogram.
histo = np.histogramdd(points)[0]
# Histogram containing the sum of the weights in each bin.
weights_histo = np.histogramdd(points, weights=weights)[0]

而不是这样，我需要为points创建N维直方图，其中存储在每个bin中的值是与该bin内各点相关联的所有权重中的最大权重值。

我只需要存储在每个垃圾箱中的最大重量，而不是所有重量的总和。

我怎么能这么做？

Answer 1

在binned_statistic中有几个scipy.stats函数。‘'max’是默认的统计信息之一，但是您也可以使用任何可调用的。

import numpy as np
from scipy.stats import binned_statistic_dd

# N-dimensional M points.
N_dim, M = 3, 1000
points = np.random.uniform(0., 1., size=(M, N_dim))

# Weight for each point
weights = np.random.uniform(0., 1., M)

weights_histo, bin_edges, bin_indices = binned_statistic_dd(points,
                                                            weights,
                                                            statistic=np.max,
                                                            bins=5)

print weights_histo.shape # (5,5,5)