KernelDensity估计量。可用的内核显示在本例的第二个图中。 第三个图比较了1维100个样本分布的核密度估计数。虽然本例使用的是一维分布,但核密度估计也可以轻松有效地扩展到更高的维数。 # Author: Jake Vanderplas #import numpy as npimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltfrom distutils.version import...
线段对密度的影响等同于栅格像元中心处 核表面的值对密度的影响。 总结:核密度分析可以做点、线密度分析,搜索区域内的值随距离中心点越远越小,做出来 的图更平滑。点密度、线密度分析属于简单密度分析,就是简单的个数/面积,搜索区域内 的值相同。 密度分析原理介绍 密度分析用於表示每單位面積中某樣本數量的分布...
在上面的“直方图”中,我们放置了一个宽度为1/2且高度为1/6的块(虚线框),因为有12个数据点,然后将它们加起来。 由于我们开始提取一些更精细的结构,因此该密度估计值(实线)比任何一个直方图都没有块状。 这表明密度是双峰的。 这就是所谓的盒式核密度估计——因为我们使用了不连续的内核构建基块所以得到的估计...