在数据科学中,Kernel Density Estimation(KDE)是一种重要的非参数方法,用于估计随机变量的概率密度函数。Gaussian KDE是应用最广泛的一种KDE,其使用高斯核函数来生成平滑的概率密度曲线。在Python中,Scipy库提供了方便的工具来实现一维的Gaussian KDE。 1. Gaussian KDE概述 KDE通过将
在Python中,我们可以使用SciPy库中的 `scipy.stats.gaussian_kde` 函数来实现。 Gaussian KDE的基本原理是: 1. 选择一个核函数,通常是高斯核。 2. 对于数据集中的每个点,计算其核函数的值。 3. 将所有核函数的值相加,得到整个数据集的核密度估计。 具体来说,假设我们有一个数据集 `X`,我们想要估计其概率...
2、解决方案 使用核密度估计方法,利用scipy.stats.kde.gaussian_kde函数进行高斯分布的密度估计。 代码示例 importnumpyasnpimportscipyimportscipy.specialimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportcurve_fitfromscipy.optimizeimportleastsqfromscipy.specialimporterffromscipy.statsimportkde# 定义拟合函数deffit...
导入所需要的库: import numpy as np from scipy.stats import gaussian_kde from scipy.stats import norm # 用正态分布与数据分布做比较高斯核函数求pdf kde = gaussian_kde(data) pdf = kde.evaluate(x)求数据…
importnumpyasnpfromscipy.statsimportgaussian_kde 1. 2. 然后,创建一个数据集: data=np.random.randn(1000)# 创建一个包含1000个随机数的数据集 1. 接下来,使用gaussian_kde函数创建一个估计器对象: kde=gaussian_kde(data) 1. 在创建估计器对象时,可以选择是否指定带宽参数。如果未指定带宽参数,gaussian_kde...
下面是一个使用Python中的scipy库进行一维KDE的示例: 代码语言:txt 复制 import numpy as np from scipy.stats import gaussian_kde import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些随机数据 data = np.random.normal(size=1000) # 创建KDE对象 kde = gaussian_kde(data) # 计算密度估计值 x_grid = np.linspace...
scipy.stats.gaussian_kde()函数进行核密度估计计算 plotnine 绘制插值结果 geopandas 绘制空间地图及裁剪操作 在上期推文中Python-geopandas 中国地图绘制中,我们使用了geopandas实现了中国地图的绘制,也相应分享了绘图数据(数据分享链接失效,本期会补上链接,文末有获取方式)。当然有人私信我说安装geopandas太麻烦了,下...
1,classscipy.stats.gaussian_kde(dataset,bw_method=None,weights=None) 2,classsklearn.neighbors.KernelDensity(bandwidth=1.0,algorithm='auto',kernel='gaussian',metric='euclidean',atol=0,rtol=0,breadth_first=True,leaf_size=40,metric_params=None) ...
normal = stats.norm.pdf(x1, titanic.Age.mean(), titanic.Age.std())# 绘制正态分布曲线line1, = plt.plot(x1,normal,'r-', linewidth =2)# 生成核密度曲线的数据kde = stats.gaussian_kde(titanic.Age) x2 = np.linspace(titanic.Age.min(), titanic.Age.max(),1000)# 绘制line2, = plt.pl...
k = kde.gaussian_kde(data.T) xi, yi = np.mgrid[x.min:x.max:nbins *1j, y.min:y.max:nbins *1j] zi = k(np.vstack([xi.flatten, yi.flatten])) # 密度图 axes[3].set_title('Calculate Gaussian KDE') axes[3].pcolormesh(xi, yi, zi.reshape(xi.shape), shading='auto', cmap=pl...