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Ninja Chris
Asked: 2023-08-17 19:11:02 +0800 CST

为什么 numpy KDE 的输出不容易映射到输入？

  • 772

我想使用 KDE 来估计我在显微镜图像中检测到的 XY 点列表中的簇密度（这是一个完全不同的过程）。我正在尝试调整这个答案中的代码：https://stackoverflow.com/a/64499779/2009558

为什么 KDE 的输出不映射到输入维度？我不明白将 KDE 输出映射到网格的需要是什么。也不知道为什么网格的尺寸与输入数据不匹配。这一行中“128j”的值是多少？

gx, gy = np.mgrid[x.min():x.max():128j, y.min():y.max():128j]

那是什么样的Python对象？它既有数字又有字母，但不是字符串？我尝试用谷歌搜索这个但找不到答案。Numpy 有时是如此不符合 Python 风格，这让我发疯。

到目前为止，这就是我所处的位置。数据只是一个 pandas df，其中 X 和 Y 坐标为浮点数。

import numpy as np
import plotly.express as px
import plotly.offline as offline
import pandas as pd
from scipy.stats import gaussian_kde

xx = df['X']
yy = df['Y']
xy = np.vstack((xx, yy))
kde = gaussian_kde(xy)

gx, gy = np.mgrid[xx.min():xx.max():128j, yy.min():yy.max():128j]
gxy = np.dstack((gx, gy))
# print(gxy[0])
z = np.apply_along_axis(kde, 2, gxy)
z = z.reshape(128, 128)

fig = px.imshow(z)
fig.add_trace(go.Scatter(x = xx, y = yy, mode='markers', marker = dict(color='green', size=1)))
fig.show()

这会生成我想要的大部分图：上面覆盖有点的密度图，但密度数据的尺寸为 128 x 128，而不是输入限制的尺寸。 KDE 失败

当我尝试像这样替换重塑中的真实尺寸时

z = z.reshape(ceil(xx.max()-xx.min()), ceil(yy.max()-yy.min()))

我只是收到错误。

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp/ipykernel_19840/2556669395.py in <module>
     12 z = np.apply_along_axis(kde, 2, gxy)
     13 # z = z.reshape(128, 128)
---> 14 z = z.reshape(ceil(xx.max()-xx.min()), ceil(yy.max()-yy.min()))
     15 
     16 fig = px.imshow(z)

ValueError: cannot reshape array of size 16384 into shape (393,464)
python

1 个回答

  1. Best Answer

    先回答你的问题：

    我不明白将 KDE 输出映射到网格的需要是什么。

    这种需求来自于将结果绘制为图像的愿望，从而绘制为像素阵列。网格在两个维度上使用常规步骤映射数据空间（尽管每个维度都有不同的步骤），然后您可以使用它来计算每个像素的颜色。

    为什么 KDE 的输出不映射到输入维度？

    确实如此，但唯一px.imshow(z)知道的是矩阵z，两个轴都指的是矩阵坐标，这在这里令人困惑。

    也不知道为什么网格的尺寸与输入数据不匹配。

    这是一个任意选择，将定义图像的分辨率。这里是 128 x 128，因为你的数据空间是这样划分的：

    gx, gy = np.mgrid[xx.min():xx.max():128j, yy.min():yy.max():128j]

    但你可以选择其他任何东西。

    这一行中“128j”的值是多少？

    正如slotthrop和Daraan在评论中指出的那样，这只是一个 numpy 约定，用于精确确定您是否希望包含间隔的端点。

    关于您的错误，它来自于您试图将向量z（由于之前的空间划分方式而具有 128 x 128 个元素）重新组织为 393 x 464 元素的矩阵。

    建议的解决方案：

    您的问题源于对和px.imshow(z)没有任何线索。为了解决这个问题，我们将使用支持xarray的事实，这将使我们将矩阵中的数据链接到它们的坐标。xyplotlyz(x, y)

    da = xr.DataArray(
    data=z,
    dims=["x", "y"],
    coords=dict(
        x=np.linspace(xx.min(), xx.max(), 128),
        y=np.linspace(yy.min(), yy.max(), 128),
    ),
)

    然后你在通话中使用da而不是这样！zimshow

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