Python 中的阈值直方图——强制每个 bin 至少有 N 个对象

Question

在使用 Numpy.histogram 或 matplotlib.pyplot.hist 创建的典型直方图中，箱具有统一的宽度或用户指定他/她自己的箱边缘。关于最佳 bin 宽度有很多选择——比如 sqrt（样本大小）。

有时，有一些箱内有零个对象——例如，在直方图的极值处。如果想要寻找相关性，这可能会很痛苦——例如，如果您想要检查每个容器中的对象数量是否随着 x 轴上的数量增加而增加。（想象一个直方图，其中几乎所有其他 bin 实际上都有 0 个对象，或者一个直方图中第一个和最后一个 bin 实际上有 0 个对象 - 这两种情况都会导致数据可视化效果不佳，并且更难以看到任何潜在的相关性。 ）

在这种情况下，对分箱施加阈值以使每个分箱包含至少N 个对象可能是有益的。当然，bin 宽度可能不再统一。

有没有一种简单的方法（即内置函数）可以使用 Numpy、Scipy 或 matplotlib 在 Python 中创建这样的“阈值直方图”？或者至少分割一个单调的数字数组，使得每个子数组至少包含 N 个数字？

此外，这种分箱算法是否被认为是最佳的（因为生成的直方图可以让您更平滑地可视化数据的位置），还是次优的（因为您正在根据自己的优势操纵分箱，而不仅仅是显示数据）数据原样）？