在x范围内运行y值的中值

Question

下面是我用两个纽比阵列构建的散点图。在

散点图示例

我想在这张图上加上一个y在x范围内的运行中值。我用photoshoped举了一个例子：

修正散点图

具体来说，我需要两个值之间沿x轴以1个单位为单位的数据点的中值（这个范围在许多绘图中会有所不同，但我可以手动调整）。我很感激任何能给我指明方向的建议。在

Answer 1

这个问题也可以通过python pandas（Python数据分析库）有效地解决，它提供了本地的数据切割和分析方法。在

想想这个

（我从他的例子中借用了X和{}的例子，向@Hooked致敬）

 import pandas as pd
 df = pd.DataFrame({'X' : X, 'Y' : Y})  #we build a dataframe from the data

 data_cut = pd.cut(df.X,bins)           #we cut the data following the bins
 grp = df.groupby(by = data_cut)        #we group the data by the cut

 ret = grp.aggregate(np.median)         #we produce an aggregate representation (median) of each bin

 #plotting

 plt.scatter(df.X,df.Y,color='k',alpha=.2,s=2)
 plt.plot(ret.X,ret.Y,'r--',lw=4,alpha=.8)
 plt.show()

备注：此处红色曲线的x值为按箱的x-中间值（可以使用箱子的中点）。在

Answer 2

我会用^{}为你做垃圾箱分类。通过这种方式，您可以轻松地应用任何函数并设置您感兴趣的范围。在

import numpy as np
import pylab as plt

N = 2000
total_bins = 10

# Sample data
X = np.random.random(size=N)*10
Y = X**2 + np.random.random(size=N)*X*10

bins = np.linspace(X.min(),X.max(), total_bins)
delta = bins[1]-bins[0]
idx  = np.digitize(X,bins)
running_median = [np.median(Y[idx==k]) for k in range(total_bins)]

plt.scatter(X,Y,color='k',alpha=.2,s=2)
plt.plot(bins-delta/2,running_median,'r--',lw=4,alpha=.8)
plt.axis('tight')
plt.show()

作为方法多功能性的一个例子，让我们添加由每个箱子的标准偏差给出的误差条：

^{pr2}$

Answer 3

您可以基于numpy.median()创建一个函数，该函数将计算给定间隔的中值：

import numpy as np

def medians(x, y, intervals):
    out = []
    for xmin, xmax in intervals:
        mask = (x >= xmin) & (x < xmax)
        out.append(np.median(y[mask]))
    return np.array(out)

然后将此函数用于所需的时间间隔：

^{pr2}$