如何根据给定的轴来平滑3D数据集？

Question

我有一个3D数据集。X1和X2是有争议的变量，X3（结果变量）是二进制的。数据如图所示。我想对数据进行平滑处理（一种局部平均法）。三维数据点 在X3轴上。我的意思是，对于给定的X1和X2，X3变量不是二进制，而应该是0和1之间的数字。例如，当X1=1100，X2=3.5时，X3应该是0和1之间的值。 我很感激你的帮助。

Answer 1

你的问题超级不清楚。你是想让第三个变量在0和1之间有一个随机分布，还是想让第三个变量在变量1和2的基础上遵循一些曲线？总之，这里有一个生成一些随机数据的例子，在0和1之间。

import numpy as np 

X1 = <some data>
X2 = <some data>
X3 = np.random.random(100)

EDIT:

现在我明白了，你想对重复的数据进行平均。你可以直接在你的数据上循环。像这样。

repeats = {}
for n,(x,y) in enumerate(zip(X1,X2)):
    repeats[(x,y)] = repeats.get((x,y),[]) + [X3[n]]
repeats = {k:sum(v)/len(v) for k,v in repeats.items()}

当然，如果你想让你的代码更高效更快速，你可以使用numpy。