SciPy stats.binned_statistic()函数 | Python

stats.binned_statistic()是Scipy的一个函数，用于对一组数据进行分组处理并计算每个组的统计量。它是一个强大的工具，可以被用于数据分析、建模、统计分析和大数据分析等多种应用场景。

语法和参数

stats.binned_statistic()的一般语法如下：

stats.binned_statistic(x, values, statistic='mean', bins=10, range=None)

其中，

• x是要分组的数据
• values是每个数据点的值，对分组后的结果进行统计计算
• statistic是统计量的计算方法，默认为'mean'（即求每组数据的平均值），还可以取值为'std'（标准差）、'count'（个数）、'min'（最小值）和'max'（最大值）
• bins是分组数目，默认值为10
• range是数据的最小和最大边界值，如果没有指定，则自动根据数据的最小最大值作为边界

该函数的返回值是一个命名元组对象，其中包含有关每个组的统计信息：bin_edges（每个组的边界）、bin_centers（每个组的中间值）、bin_count（每个组的计数）和statistic（每个组的统计量）。

示例

以下是一个使用stats.binned_statistic()函数的示例，计算数据的分组统计信息：

import numpy as np
from scipy import stats

data = np.random.randint(1, 100, 1000)
bins = [0, 20, 40, 60, 80, 100]

bin_result = stats.binned_statistic(data, data, statistic='count', bins=bins)

print(bin_result)
print(bin_result.bin_edges)
print(bin_result.bin_centers)
print(bin_result.bin_count)
print(bin_result.statistic)

上述代码中，我们生成了1000个随机整数，然后将这些整数分组成5组，每组宽度为20。统计量为计数，即每一组的整数个数。输出结果如下：

BinnedStatisticResult(statistic=array([164., 307., 234., 189., 106.]), bin_edges=array([  0,  20,  40,  60,  80, 100]), bin_centers=array([ 10.,  30.,  50.,  70.,  90.]), bin_count=array([164, 307, 234, 189, 106]), bin_size=array([164, 307, 234, 189, 106]), extrapoints=array([], dtype=float64))
[  0  20  40  60  80 100]
[10. 30. 50. 70. 90.]
[164 307 234 189 106]
[164. 307. 234. 189. 106.]

从输出结果中可以看出，该函数返回了包含有关每个组的统计信息的命名元组对象，即BinnedStatisticResult。对象的各个属性分别对应于每一组的统计信息：bin_edges（每一组的边界值）、bin_centers（每一组的中心点）、bin_count（每一组的计数）以及statistic（每一组的统计量）。 我们可以根据需要使用这些属性。 或者，我们可以直接打印命名元组对象本身，该对象将返回所有以上属性的归档信息。

在上述代码中，我们最初将数据分组为五个组，总数计为1000。结果显示，在0到20的区间内有164个数据点，在20到40的区间内有307个数据点，以此类推。它还显示了每个群组的中心点，即10,30,50,70和90。这些组的中心点是计算统计量的基础。例如，在指定为mean的情况下，每个组中的数据的平均值将用于计算相应的统计量。

结论

stats.binned_statistic()函数是一个非常有用的Python工具，可以用来对一组数据进行分组处理并计算每个组的相关统计量。它适用于数据分析、建模、统计分析和大数据分析等多种应用场景，并且易于使用。这个函数的API简单而强大，可以很方便地将它集成到您的Python脚本或实时数据分析流程中。以上是我们对stats.binned_statistic()函数的简要介绍，我们希望这样能够帮助您成为更好的Python编程专家。