通过每个仓中数据的“标签分数”对二维直方图进行颜色显示

Question

接下来是在这里找到的帖子： 2D直方图，每个分格中的标准偏差都带有颜色

我想用标签值低于Python中某个阈值的点的分数为2D网格中的每个bin着色。

请注意，在此数据集中，每个点的连续标签值介于0-1之间。

例如，这是我制作的直方图，其中颜色表示每个仓中所有点的标签值的标准偏差：

这样做的方式是通过使用

scipy.stats.binned_statistic_2d()

（请参阅： https : //docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.binned_statistic_2d.html ）

..并将统计参数设置为“ std”

但是，是否有一种方法可以更改这种图，以使着色表示每个容器中点的分数，例如标签值低于0.5？

可能唯一的方法是明确定义某种网格并计算分数，但是我不确定做到这一点的最佳方法，因此，对此问题的任何帮助将不胜感激！

也许使用scipy.stats.binned_statistic_2d或numpy.histogram2d并能够将每个bin中的原始数据值作为多维数组返回，将有助于快速明确地计算分数。

Answer 1

低于阈值的数组中的元素比例可以计算为

fraction = lambda a, threshold: len(a[a<threshold])/len(a)

因此，您可以致电

scipy.stats.binned_statistic_2d(x, y, values, statistic=lambda a: fraction(a, 0.5))