如何在scikit-hep hist中将线性分箱的hist对象转为log(x)分箱？

scikit-hep hist完全支持自定义箱边重分箱，针对log(x)分箱的需求，有两种高效的实现方式，无需手动循环切片：

方法1：直接创建对数分箱的新直方图 #

如果只需要标准的对数均匀分箱，可以利用LogN参数快速生成新直方图，并迁移原数据的计数和误差：

import hist
import numpy as np

# 示例原线性分箱直方图
h = hist.Hist.new.Reg(100, 1, 1000, name="x").Double()
h.fill(np.random.uniform(1, 1000, 10000))

# 创建50个箱的对数分箱直方图，范围与原直方图一致
h_log = hist.Hist.new.LogN(50, h.axes[0].low, h.axes[0].high, name="x").Double()
# 填充原直方图的中心值、计数和误差
h_log.fill(h.axes[0].centers, weight=h.values(), variance=h.variances())

方法2：自定义箱边实现重分箱 #

如果需要非标准的对数分箱（比如自定义间隔），可以构造箱边数组，通过uhi索引语法直接重分箱：

# 构造自定义对数分箱边（示例：从1到1000，共50个箱）
new_edges = np.logspace(np.log10(1), np.log10(1000), 50)
# 直接通过索引完成重分箱，自动合并原箱计数
h_custom_log = h[{0: new_edges}]

上述两种方式都能替代手动循环切片的方案，其中第二种方式是uhi索引语法的扩展用法，比你提到的均匀重分箱h[::rebin(2)]更灵活，完全适配自定义分箱场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者browniedragon