区间核密度估计 python
时间: 2023-08-15 22:14:13 浏览: 54
在 Python 中,你可以使用第三方库 `scikit-learn` 来进行区间核密度估计。下面是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KernelDensity
# 创建一些随机样本数据
np.random.seed(0)
X = np.concatenate((np.random.normal(0, 1, 1000), np.random.normal(5, 1, 1000)))
# 创建一个核密度估计器并拟合数据
kde = KernelDensity(bandwidth=0.75, kernel='gaussian')
kde.fit(X[:, None])
# 生成一些测试数据点
x_grid = np.linspace(-5, 10, 1000)
log_density = kde.score_samples(x_grid[:, None])
# 打印估计的密度值
for x, density in zip(x_grid, np.exp(log_density)):
print(f'x: {x}, density: {density}')
```
在上面的代码中,首先我们使用 `numpy` 创建一些随机样本数据 `X`。然后,我们创建了一个 `KernelDensity` 对象,并使用 `fit` 方法拟合数据。接下来,我们生成一些测试数据点 `x_grid`,使用 `score_samples` 方法计算对应的对数密度值。最后,我们使用 `np.exp` 将对数密度值转换为实际的密度值,并打印出来。
请注意,上述代码仅仅是一个简单的示例,实际应用中可能需要调整带宽参数和核函数类型来获得更好的估计结果。