función sciPy stats.binned_statistic_dd() | Python

stats.binned_statistic_dd(arr, values, statistic='mean', bins=10, range=None)La función calcula el valor estadístico agrupado para los datos bidimensionales dados.
Funciona de manera similar a histogram2d. Como función de histograma, hace contenedores y cuenta el no. de puntos en cada bin; esta función calcula la suma, la media, la mediana, el recuento u otras estadísticas de los valores de cada intervalo.

Parámetros:
arr: [array_like] Datos al histograma pasados ​​como (N, D)
valores de array: [array_like] sobre los cuales se calcularán las estadísticas.
estadísticas: estadísticas para calcular {media, recuento, mediana, suma, función}. El valor predeterminado es malo.
bin : [int o escalares] Si bins es un int, define el número de bins de igual ancho en el rango dado (10, por defecto). Si bins es una secuencia, define los bordes del bin.
rango: (flotante, flotante) Rango inferior y superior de los contenedores y, si no se proporciona, el rango es de x.max() a x.min().

Resultados: valor de estadísticas para cada contenedor; bordes de contenedores; número de contenedor

Código #1:

# stats.binned_statistic_dd() method 
import numpy as np
from scipy import stats
  
x = np.ones(10)
y = np.ones(10)
  
print ("x : \n", x)
print ("\ny : \n", y)
  
print ("\nbinned_statistic_2d for count : ", 
       stats.binned_statistic_dd([x, y], None, 'count', bins = 3))

Producción :

X :
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]

y :
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]

binned_statistic_2d para recuento: BinnedStatisticddResult(estadística=array([[ 0., 0., 0.],
[ 0., 10., 0.],
[ 0., 0., 0.]]), bin_edges=[array ([0,5, 0,83333333, 1,16666667, 1,5 ]),
array ([0,5, 0,83333333, 1,16666667, 1,5 ])],
binnumber=array ([12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12, 12 ], dtipo=int64))

 
Código #2:

# importing libraries
import numpy as np
from scipy import stats
  
# using np.ones for x and y
x = np.ones(10)
y = np.ones(10)
  
# Using binned_statistic_dd
print ("\nbinned_statistic_2d for count : ", 
        stats.binned_statistic_dd([x, y], None,
        'count', bins=3, range=[[2,3],[0,0.5]]))

Producción :

binned_statistic_2d para contar: BinnedStatisticddResult(estadística=array([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]]), bin_edges=[array ([2., 2.33333333, 2.66666667, 3. ]),
array([0., 0.16666667, 0.33333333, 0.5 ])],
binnumber=array([4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4], dtipo=int64))