Pythonでビンビン加重分散

Question

私は、ビニングされたデータのセットの各ビンの加重分散を取得しようとしています。私の試行は以下の通りですが、私は次のエラーを受け取ります。

TypeError: <lambda>() missing 1 required positional argument: 'weight_data' 

ラムダ関数には2つの引数がありますか？

私は、どちらかのエラー、私に働く機能を与える方法、または別の方法をお勧めします。私はPythonだけを使用しています。

def wVar(values, weight_data, bias=None): 
    weighted_mean = np.average(values, weights=weight_data) 
    s2_bias = np.average((values - weighted_mean)**2, weights=weight_data) 
    s2_unbiased = s2_bias/(1.0 - (np.sum(weight_data**2)/(np.sum(weight_data))**2)) 
    if (bias == None): 
      return s2_unbiased 
    elif (bias.lower() == "biased"): 
      return s2_bias 
    elif (bias.lower() == "unbiased"): 
      return s2_unbiased 
    else: 
      return print(' "bias" must be assigned as either "unbiased" or "biased" or not at all (default = unbiased) ') 

bin_wvar0, bin_edges, binnumber = sp.stats.binned_statistic(x_data, y_data, statistic=lambda y_data, weight_data: wVar(y_data, weight_data, bias="unbiased"), bins= bin_edge_data) 

Answer 1

要するに、statisticは、1つの引数を持つ関数を期待しています。部分的にweight_dataを適用する関数を作成し、あなたの呼び出しでそれを使用します。