如何对plt.hist2d生成的2D直方图分箱并计算各箱元素数量

嘿，这问题我熟！其实plt.hist2d()已经帮你把每个箱的元素数量统计好了，咱们一步步来拆解：

你现在用bins = plt.hist2d(s1, s2, 100)把所有返回值塞进了一个变量里，但其实这个函数会返回4个关键内容，咱们应该把它们拆解开，方便后续操作：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设你的s1、s2是已有的数据数组
counts, xedges, yedges, img = plt.hist2d(s1, s2, 100)

这里的四个返回值分别是：

• counts：二维数组，每个元素就是对应箱里的元素数量（也就是你要的“积分结果”，hist2d已经帮你统计好了，不用额外计算）
• xedges：x轴方向的箱边界数组，长度是101（因为100个箱需要101个边界）
• yedges：y轴方向的箱边界数组，长度同样是101
• img：绘图用的图像对象，暂时用不上

counts的形状是(100, 100)（因为你指定了100个箱，代表x、y方向各分100个），直接通过索引就能拿到对应箱的元素数：

• counts[i][j]：表示x轴第i个箱、y轴第j个箱里的元素总数
• 对应的x轴范围是[xedges[i], xedges[i+1]]，y轴范围是[yedges[j], yedges[j+1]]

如果要逐个处理每个箱，有几种简单的方式：

方式1：用np.ndenumerate同时获取索引和数量 #

这个方法最直观，能直接拿到每个箱的位置和对应的元素数：

for (i, j), count in np.ndenumerate(counts):
    # 拿到当前箱的边界范围
    x_low, x_high = xedges[i], xedges[i+1]
    y_low, y_high = yedges[j], yedges[j+1]
    # 这里可以添加你对每个箱的处理逻辑
    print(f"箱({i},{j})：x∈[{x_low:.2f}, {x_high:.2f}], y∈[{y_low:.2f}, {y_high:.2f}]，元素数量：{int(count)}")

方式2：嵌套循环遍历索引 #

如果你习惯传统的嵌套循环写法，也可以这样：

# 遍历x方向的所有箱
for i in range(counts.shape[0]):
    # 遍历y方向的所有箱
    for j in range(counts.shape[1]):
        count = counts[i][j]
        x_low, x_high = xedges[i], xedges[i+1]
        y_low, y_high = yedges[j], yedges[j+1]
        # 处理逻辑...

你提到的“对每个箱进行积分”其实plt.hist2d()已经完成了——counts数组里的每个值就是该箱内包含的元素总数，本质就是对落在该区间内的样本进行计数统计，不需要再额外做积分计算啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者XaBla