核密度估计python

时间: 2023-10-19 15:36:23 浏览: 40
核密度估计(Kernel Density Estimation)是一种非参数的统计方法,用于估计概率密度函数。在Python中,可以使用SciPy库的`gaussian_kde`函数进行核密度估计。 以下是一个使用`gaussian_kde`函数进行核密度估计的示例代码: ```python import numpy as np from scipy.stats import gaussian_kde import matplotlib.pyplot as plt # 创建一些随机数据 data = np.random.randn(1000) # 使用高斯核函数进行核密度估计 kde = gaussian_kde(data) # 在指定范围内生成一些点并计算对应的核密度估计值 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = kde(x) # 绘制核密度估计曲线 plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('Density') plt.title('Kernel Density Estimation') plt.show() ``` 这段代码首先生成了一个包含1000个随机数的数据集`data`,然后使用`gaussian_kde`函数创建一个核密度估计对象`kde`。接着,在指定范围内生成一些点`x`,并通过调用`kde`对象得到对应的核密度估计值`y`。最后,使用Matplotlib库绘制核密度估计曲线。 运行这段代码,你将得到一个图表,显示核密度估计的结果。你可以根据需要调整生成数据、指定范围以及其他绘图参数来进行定制。

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下面是实现了题目要求的代码: ```cpp #include<iostream> #include<string.h> #include<fstream> using namespace std; class STRING { private: char str1[100]; char str2[100]; char str3[100]; public: STRING(char ch1[],char ch2[]) { strcpy(str1,ch1); strcpy(str2,ch2); } voi