8.8 直方图，分箱和密度
原文：Histograms, Binnings, and Density
译者：飞龙
本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。
简单的直方图可能是理解数据集的第一步。之前，我们预览了 Matplotlib 直方图函数（参见“比较，掩码和布尔逻辑”），一旦执行了常规的导入，它在一行中创建一个基本直方图：
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn-white')
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data);
png
hist()函数有很多调整计算和显示的选项；这是一个更加自定义的直方图的例子：
plt.hist(data, bins=30, normed=True, alpha=0.5,
histtype='stepfilled', color='steelblue',
edgecolor='none');
png
plt.hist的文档字符串提供了其他可用自定义选项的更多信息。我发现histtype='stepfilled'和一些透明度alpha的组合，在比较几种分布的直方图时非常有用：
x1 = np.random.normal(0, 0.8, 1000)
x2 = np.random.normal(-2, 1, 1000)
x3 = np.random.normal(3, 2, 1000)
kwargs = dict(histtype='stepfilled', alpha=0.3, normed=True, bins=40)
plt.hist(x1, **kwargs)
plt.hist(x2, **kwargs)
plt.hist(x3, **kwargs);
png
如果你想简单地计算直方图（也就是说，计算给定桶中的点数）而不显示它，那么np.histogram()函数是可用的：
counts, bin_edges = np.histogram(data, bins=5)
print(counts)
# [ 12 190 468 301 29]
二维直方图和分箱
就像我们通过将数字放入桶中，创建一维直方图一样，我们也可以通过将点放入通过二维的桶中，来创建二维直方图。我们将在这里简要介绍几种方法。我们首先定义一些数据 - 从多元高斯分布中抽取的x和y数组：
mean = [0, 0]
cov = [[1, 1], [1, 2]]
x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 10000).T
plt.hist2d：二维直方图
绘制二维直方图的一种简单方法是使用 Matplotlib 的plt.hist2d函数：
plt.hist2d(x, y, bins=30, cmap='Blues')
cb = plt.colorbar()
cb.set_label('counts in bin')
png
就像plt.hist一样，plt.hist2d有许多微调绘图和分箱的额外选项来，这在函数的文档字符串中有很好的概述。此外，正如plt.hist在np.histogram中存在对应，plt.hist2d在np.histogram2d中也存在对应，可以按如下方式使用：
counts, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=30)
对于维度大于 2 的直方图分箱的推广，请参阅np.histogramdd函数。
plt.hexbin：六边形分箱
二维直方图创建了横跨坐标轴的正方形细分。这种细分的另一种自然形状是正六边形。为此，Matplotlib 提供了plt.hexbin例程，它将表示在六边形网格中分箱的二维数据集：
plt.hexbin(x, y, gridsize=30, cmap='Blues')
cb = plt.colorbar(label='count in bin')
png
plt.hexbin有许多有趣的选项，包括为每个点指定权重，以及将每个桶中的输出更改为任何 NumPy 聚合（权重的平均值，权重的标准差等）。
核密度估计
另一种评估多维密度的常用方法是核密度估计（KDE）。这将在“深度：核密度估计”中全面讨论，但是现在我们只是提到，KDE 可以被认为是“消去”空间中的点，并将结果相加来获得平滑函数的一种方式。
scipy.stats包中存在非常快速和简单的 KDE 实现。以下是在此数据上使用 KDE 的快速示例：
from scipy.stats import gaussian_kde
# 拟合大小为 [Ndim, Nsamples] 的数组
data = np.vstack([x, y])
kde = gaussian_kde(data)
# 在常规网格上评估
xgrid = np.linspace(-3.5, 3.5, 40)
ygrid = np.linspace(-6, 6, 40)
Xgrid, Ygrid = np.meshgrid(xgrid, ygrid)
Z = kde.evaluate(np.vstack([Xgrid.ravel(), Ygrid.ravel()]))
# 将结果绘制为图像
plt.imshow(Z.reshape(Xgrid.shape),
origin='lower', aspect='auto',
extent=[-3.5, 3.5, -6, 6],
cmap='Blues')
cb = plt.colorbar()
cb.set_label("density")
png
KDE 具有平滑长度，可以在细节和平滑度之间有效地调整（无处不在的偏差 - 方差权衡的一个例子）。有关选择合适的平滑长度的文献非常多：gaussian_kde使用经验法则，试图为输入数据找到近似最佳的平滑长度。
SciPy 生态系统中提供了其他 KDE 实现，每个实现都有自己的优点和缺点；例如，参见sklearn.neighbors.KernelDensity和statsmodels.nonparametric.kernel_density.KDEMultivariate。对于基于 KDE 的可视化，使用 Matplotlib 往往过于冗长。在“可视化和 Seaborn”中讨论的 Seaborn 库，提供了更为简洁的 API 来创建基于 KDE 的可视化。
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