bins=30,density=True,alpha=0.7,color='skyblue',edgecolor='black')kde=stats.gaussian_kde(data)x_range=np.linspace(data.min(),data.max(),100)plt.plot(x_range,kde(x_range),'r-',lw=2,label='KDE')plt.title('Histogram with KDE - how2matplotlib.com',fontsize=16)plt.xlabe...
gp = GaussianProcessRegressor()gp.fit(xdata:, np.newaxis, ydata) xfit = np.linspace(0, 10, 1000)yfit, std = gp.predict(xfit:, np.newaxis, return_std=True)dyfit = 2 * std # 两倍sigma ~ 95% 确定区域 我们现在有了xfit、yfit和dyfit,作为对我们数据的连续拟合值以及误差限。当然我们也可...
gp = GaussianProcessRegressor() # 使用 xdata 和 ydata 来训练 GPR 模型。 gp.fit(xdata[:, np.newaxis], ydata) # 创建一个包含 1000 个点的线性空间,用于预测和绘图。 xfit = np.linspace(0, 10, 1000) # 使用训练好的模型 gp 在 xfit 上进行预测,并获取预测值 yfit 和标准差 dyfit。 yfit,...
如果要获得更高维度的分桶结果,参见np.histogramdd函数文档。 plt.hexbin:六角形分桶 刚才的二维分桶是沿着坐标轴将每个桶分为正方形。另一个很自然的分桶形状就是正六边形。对于这个需求,Matplotlib 提供了plt.hexbin函数,它也是在二维平面上分桶展示,不过每个桶(即图表上的每个数据格)将会是六边形: plt.hexbin...
gp = GaussianProcessRegressor()gp.fit(xdata[:, np.newaxis], ydata)xfit = np.linspace(0, 10, 1000)yfit, std = gp.predict(xfit[:, np.newaxis], return_std=True)dyfit = 2 * std # 两倍sigma ~ 95% 确定区域 我们现在有...
# 计算高斯过程回归,使其符合 fit 数据点 gp = GaussianProcessRegressor gp.fit(xdata[:, np.newaxis], ydata) xfit = np.linspace(0,10,1000) yfit, std = gp.predict(xfit[:, np.newaxis], return_std=True) dyfit =2* std# 两倍sigma ~ 95% 确定区域 ...
如果要获得更高维度的分桶结果,参见np.histogramdd函数文档。 plt.hexbin:六角形分桶 刚才的二维分桶是沿着坐标轴将每个桶分为正方形。另一个很自然的分桶形状就是正六边形。对于这个需求,Matplotlib 提供了plt.hexbin函数,它也是在二维平面上分桶展示,不过每个桶(即图表上的每个数据格)将会是六边形: ...
plt.title('Histogram of IQ') #添加文字 plt.text(60, .025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$') plt.axis([40, 160, 0, 0.03]) plt.grid(True) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16.
如果要获得更高维度的分桶结果,参见np.histogramdd函数文档。 plt.hexbin:六角形分桶 刚才的二维分桶是沿着坐标轴将每个桶分为正方形。另一个很自然的分桶形状就是正六边形。对于这个需求,Matplotlib 提供了plt.hexbin函数,它也是在二维平面上分桶展示,不过每个桶(即图表上的每个数据格)将会是六边形: ...
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor # 定义模型和一些符合模型的点 model = lambda x: x * np.sin(x) xdata = np.array([1, 3, 5, 6, 8]) ydata = model(xdata) # 计算高斯过程回归,使其符合 fit 数据点 gp = GaussianProcessRegressor() ...