使用 scipy.stats.rv_histogram() 函数从二维直方图中采样

Question

scipy 的函数rv_histogram非常有用，如果我有一个经验分布，该分布由我想从中采样的直方图给出。因此，我可以对新数据进行采样，如下面的最小示例所示：

import scipy.stats

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

import pandas as pd

x = np.array(range(2,8))

hist_1d = pd.DataFrame(np.array([11., 46., 158., 75., 90., 14.]), index=x)

plt.plot(x + 0.5, hist_1d.values)

dist = scipy.stats.rv_histogram((hist_1d.values.ravel(), np.array(range(2,9))))

plt.hist(dist.rvs(size=500), bins=len(x))

现在我想对这个最小示例中给出的 2D 分布执行相同的操作：

hist_2d = pd.DataFrame(np.array([[129, 162, 178, 182, 182, 182],

                   [122, 163, 185, 191, 189, 185],

                   [115, 164, 192, 200, 197, 189],

                   [ 94, 136, 158, 162, 157, 152],

                   [ 74, 108, 124, 125, 118, 116],

                   [ 53,  80,  90,  88,  79,  80]]),

                  index=range(2,8), columns=range(8,14))

sns.heatmap(hist_2d)

但是，rv_histogram函数认为只获取一维数据 - 或者至少我不知道如何传递两个 bin 边界向量。这可能吗，或者 Python 中是否有类似的功能？

Answer 1

是的，整个rv_generic层次结构只是一维的，它包括rv_histogram.