用於計數scipy.stats.binned_statistic_2d工作，但並不意味着

我有一個類似如下（散點圖）一些衛星數據：用於計數scipy.stats.binned_statistic_2d工作，但並不意味着

我現在想斌這個數據到規則的網格上時間和緯度，並且每個bin都等於落入其中的所有數據點的平均值。我一直在試驗scipy.stats.binned_statistic_2d，並對我所得到的結果感到困惑。首先，如果我將「count」統計信息傳遞給scipy binning函數，它看起來可以正常工作（最小代碼和下圖）。

id1 = np.ma.masked_where(id1==0, id1) #id1 is the actual data and I have tried using this masking argument and without to the same effect 

x_range = np.arange(0,24.25,.25) #setting grid spacing for x and y 
y_range = np.arange(-13,14,1) 

xbins, ybins = len(x_range), len(y_range) #number of bins in each dimension 

H, xedges, yedges, binnumber = stats.binned_statistic_2d(idtime, idlat, values = id1, statistic='count' , bins = [xbins, ybins]) #idtime and idlat are the locations of each id1 value in time and latitude 
H = np.ma.masked_where(H==0, H) #masking where there was no data 
XX, YY = np.meshgrid(xedges, yedges) 

fig = plt.figure(figsize = (13,7)) 
ax1=plt.subplot(111) 
plot1 = ax1.pcolormesh(XX,YY,H.T)

所得的情節

現在，如果我改變統計意味着，np.mean，np.ma.mean等......這是陰謀，我得到這似乎挑選出的地方有數據和那裏是沒有：

即使最小值和最大值爲這個數據是612和223 7026。我已經編寫了一些手動執行此操作的代碼，但它並不漂亮並且需要永久（並且我沒有完全考慮邊緣效應，因此運行到錯誤並修復它會一直持續）。

我希望得到這個工作的一些建議。謝謝！

編輯：我只是注意到，我運行腳本後我得到一個運行時警告，我無法找到任何有關在線信息。谷歌搜索警告返回零結果。除計數外，每個統計選項都會發出警告。

應用程序數據\本地\ Enthought \雨棚\ EDM \ ENVS \用戶\ LIB \站點包\ matplotlib \ colors.py：494： RuntimeWarning：小於cbook._putmask遇到無效值（XA， XA < 0.0，-1）

編輯2：我附上了一些代碼，重複我的問題。此代碼適用於統計數量，但不適用於平均值或任何其他統計數據。該代碼以相同的方式產生與以前相同的運行時間警告。

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
from scipy import stats 

x = np.random.rand(1000) 
y = np.random.rand(1000) 

z = np.arange(1000) 

H, xedges, yedges, binnumber = stats.binned_statistic_2d(x, y, values = z, statistic='count' , bins = [20, 20]) 
H2, xedges2, yedges2, binnumber2 = stats.binned_statistic_2d(x, y, values = z, statistic='mean' , bins = [20, 20]) 

XX, YY = np.meshgrid(xedges, yedges) 
XX2, YY2 = np.meshgrid(xedges2, yedges2) 

fig = plt.figure(figsize = (13,7)) 
ax1=plt.subplot(111) 
plot1 = ax1.pcolormesh(XX,YY,H.T) 
cbar = plt.colorbar(plot1,ax=ax1, pad = .015, aspect=10) 
plt.show() 

fig2 = plt.figure(figsize = (13,7)) 
ax2=plt.subplot(111) 
plot2 = ax2.pcolormesh(XX2,YY2,H2.T) 
cbar = plt.colorbar(plot2,ax=ax2, pad = .015, aspect=10) 
plt.show()