Python中如何按均值条件筛选网格单元过滤空单元绘制直方图

你当前需要实现的逻辑是：基于一一对应的x、y坐标和v值数组，完成x-y平面网格划分后，将v值分配到对应网格单元，计算每个单元的v值均值，最终仅对均值大于2的非空单元绘制单元内原始v值的分布直方图，过滤空单元生成的无效空白直方图。

1. 无前置校验逻辑：遍历所有网格单元时直接创建画布绘图，既不判断单元是否为空，也不提前判断单元均值是否满足阈值要求，导致空单元、均值不达标单元都会生成画布
2. 判空方式错误：numpy数组不能直接用!=[]的列表判空逻辑做判断，会触发类型报错，numpy空数组需要通过.size属性判断元素总数是否为0
3. 绘图逻辑错误：plt.hist(this[(mean_pix>2)])中mean_pix是单个单元的均值标量，不是和this等长的布尔数组，用标量布尔值索引数组会返回空结果，直接生成空白直方图
4. 存在冗余计算：两次执行网格单元的v值归集逻辑，没有必要

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([11,12,12,13,21,14])
y = np.array([28,5,15,16,12,4])
v = np.array([10,5,2,10,6,7])

# 坐标映射到对应网格
x = x // 4 
y = y // 4 
grid_size = 10
cells = [[[] for _ in range(grid_size)] for _ in range(grid_size)]

# 一次性完成所有网格的v值归集，无需重复计算
for y_idx in range(grid_size):
    for x_idx in range(grid_size):
        cells[y_idx][x_idx] = v[(y == y_idx) & (x == x_idx)]

# 遍历网格，仅对满足条件的单元绘图
for y_idx in range(grid_size):
    for x_idx in range(grid_size):
        current_v = cells[y_idx][x_idx]
        # 过滤空单元
        if current_v.size == 0:
            continue
        # 计算单元均值，过滤均值不满足阈值的单元
        cell_mean = np.mean(current_v)
        if cell_mean <= 2:
            continue
        # 校验通过后再创建画布绘图
        fig, ax = plt.subplots()
        plt.hist(current_v, edgecolor='black')
        plt.title(f'网格单元(x={x_idx}, y={y_idx})  v值均值：{cell_mean:.2f}')
        plt.xlabel('v值')
        plt.ylabel('频次')

plt.show()

• 把网格v值归集逻辑提前，只执行一次，减少重复计算
• 增加两层前置判断：先过滤空单元，再判断单元均值是否达标，只有两个条件都满足时才创建绘图对象，从根源上避免空白无效直方图
• 修正了numpy数组的判空方式，通过.size属性获取数组元素总数，为0即为空数组，不会触发类型报错
• 修正了原有的错误索引逻辑，直接对满足条件的单元内全部v值绘制直方图，符合需求
• 给直方图增加了标题和坐标轴标注，方便区分不同网格的统计结果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jerome