２次元ヒストグラムを利用した計算結果を配列にする方法

Question

#配列H
orient = np.random.randint(0, 360, 100000)
speed = np.random.randint(0, 900, 100000)

x_edges = np.arange(0, 901, 100)
y_edges = np.linspace(0, 360, 17)
H = np.histogram2d(np.mod(orient + 11.25, 360), speed,
                   bins=(y_edges, x_edges))[0].astype(int)
print(H.shape)  # (16, 9)

sns.set()
# 目盛りのラベルを設定する。
xlabels = ['{} ~ {}'.format(start, end)
           for start, end in zip(x_edges, x_edges[1:])]
ylabels = ['N', 'NNW', 'NW', 'WNW',
           'W', 'WSW', 'SW', 'SSW',
           'S', 'SSE', 'SE', 'ESE',
           'E', 'ENE', 'NE', 'NNE']
# ヒートマップを作成する。
sns.heatmap(H, annot=True, cmap='Reds', fmt='d',
            xticklabels=xlabels, yticklabels=ylabels, cbar=False)
plt.show()

前提・実現したいこと

上の１６×９マスの２次元ヒストグラムHを利用して、
①向きの割合を求める計算
例えばNであれば、Nの列に含まれるデータの総数/データ総数×１００
②速度の割合を求める計算
例えば（N,０〜１００）であれば、（N,０〜１００）に含まれるデータの個数/Nに含まれるデータの個数×①
という計算を行い、①ではデータ数１６の１次元配列を、②では１６×９マスの２次元配列を作るプログラムを作成中ですが、ve=H[m,n]/sum(H[m,:])*npdi[m]の行にtoo many indices for arrayというエラーが出てきてしまいました。こちらの解決方法が分かりません。
また、①の部分でfor文を使ってnpdiというデータ数１６の１次元配列を作り、for文の外でも１６個表示されるようにしたいのですが、print(npdi)をfor文の外に出してしまうと最後の一つのデータだけが表示されてしまいます。どのように改善すればいいのでしょうか。
Python初心者のため、基本的なミスなどをしているかもしれないですがご了承ください。

発生している問題・エラーメッセージ

#向きの割合を求める

for i in range(16):
    di=sum(H[i,:])/len(orient)*100
    npdi=np.array(di,dtype=float)
    #print(npdi)

#速度の割合を求める

for m in range (16):
    for n in range (9):
        ve=H[m,n]/sum(H[m,:])*npdi[m]
        npve=np.array(ve,dtype=float)
        #print(npve)

新しいテストデータ

295.6,122
270,98
321.3,132
350.7,159
317.3,203
338.4,254
316.1,301
270,342
101.3,239
324,221
60.9,210
331.7,198
358.6,140
12.9,149
252.6,117
300.3,114
286.4,118
78.7,115
86.2,115
0,104

Answer 1

numpy.sum() の axis 引数を活用ください。

これを使うと以下のようになります。

1 向きの割合

# 向きの割合
orient_ratio = H.sum(axis=1) / H.sum()
for label, orient_ratio in zip(ylabels, orient_ratio):
    print('{: <3}: {:.2%}'.format(label, orient_ratio))

N  : 6.25%
NNW: 6.17%
NW : 6.39%
WNW: 6.04%
W  : 6.44%
WSW: 6.10%
SW : 6.39%
SSW: 6.21%
S  : 6.40%
SSE: 6.18%
SE : 6.25%
ESE: 6.15%
E  : 6.39%
ENE: 6.15%
NE : 6.42%
NNE: 6.07%

2 速度の割合

# 速度の割合
speed_ratio = H / H.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
# H.sum(axis=1) は行 (方角) ごとの総和なので、形状は (方角の数,) 
# H の形状は (方角の数, 速度の数) なので、(方角の数, 1) と次元を追加しておくことで、numpy のブロードキャストにより、各方角ごとに速度の割合が出る。

sns.heatmap(speed_ratio, annot=True, cmap='Reds', fmt='.1%',
            xticklabels=xlabels, yticklabels=ylabels, cbar=False)
plt.show()

追記

速度ごとの各方角の割合を出したい場合は以下のようにしてください。

# 速度の割合
sum_along_speed = H.sum(axis=0)  # 速度ごとの総和
orient_ratio = np.divide(
    H, sum_along_speed,
    out=np.zeros(H.shape, dtype=float),
    where=sum_along_speed != 0)

# H.sum(axis=0) は列 (速度) ごとの総和なので、形状は (速度の数,)
# H の形状は (方角の数, 速度の数) なので、numpy のブロードキャストにより、各速度ごとの方向の割合が出る。
sns.heatmap(orient_ratio, annot=True, cmap='Reds', fmt='.1%',
            xticklabels=xlabels, yticklabels=ylabels, cbar=False)
plt.show()

np.divide(
    H, sum_along_speed,
    out=np.zeros(H.shape, dtype=float),
    where=sum_along_speed != 0)

0割り (division by zero) が発生すると、数学ではこのような演算は定義されないので、結果は NaN になります。
そのため、where=sum_along_speed != 0 で割る数sum_along_speedの値が0でない要素だけ除算するようにします。
割る数が0の場合は、結果も0とするので、out=np.zeros(H.shape, dtype=float)としています。

Comments

[run1]

いつも丁寧な説明ありがとうございます。おかげさまで、前回の２次元ヒストグラムやaxis,forなどの使い方も勉強することができました。
ここで、２つほど質問がございます。
①違うテストデータを読み込んでHを作ったところ、次元を増やすと重なって表記されてしまいました。同じコードで作っているのに、テストデータを変えただけでなぜそのようなエラーが出てきてしまったのでしょうか。
②速度の割合について、行の合計を100％にするのではなく、Nであれば6.25%のように、向きの割合を合計にしたかったため、H / H.sum()[:,np.newaxis]のように書き換えたのですが、invalid index to scalar variableというエラーが出てきてしまいました。この場合どこを書き換えれば良いのでしょうか。

[run1]

もう一度試して見たところ、グラフが重なってしまうのは改善されましたが０だけのところがグレーで表示されるようになりました。０以外の数字が入っているところはちゃんと表示されるので大丈夫そうです。

[tiitoi]

グレーで表示されるのは0割りが発生し、結果が NaN になったからです。
0割りを回避するために、追記したように np.divide() を使い、0でない要素だけ割り算するようにしてみてください。