我要一个高斯核函数的时空核密度估计代码

好的，以下是一个基于高斯核函数的时空核密度估计的 Python 代码示例：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KernelDensity

# 生成一些样本数据，包括时间、经度和纬度
# 在这个例子中，我们生成了100个样本点
# 时间范围是0到23小时，经度范围是-180到180度，纬度范围是-90到90度
np.random.seed(0)
sample_size = 100
times = np.random.randint(0, 24, size=sample_size)
longitudes = np.random.uniform(-180, 180, size=sample_size)
latitudes = np.random.uniform(-90, 90, size=sample_size)
data = np.vstack([times, longitudes, latitudes]).T

# 设定核函数的带宽和核函数类型
bandwidth = 0.1
kernel = 'gaussian'

# 使用 KernelDensity 进行时空核密度估计
kde = KernelDensity(bandwidth=bandwidth, kernel=kernel)
kde.fit(data)

# 生成一些测试数据，用于根据时空核密度估计模型计算密度值
# 在这个例子中，我们生成了100个测试点，时间、经度和纬度的范围与样本数据相同
test_times = np.random.randint(0, 24, size=sample_size)
test_longitudes = np.random.uniform(-180, 180, size=sample_size)
test_latitudes = np.random.uniform(-90, 90, size=sample_size)
test_data = np.vstack([test_times, test_longitudes, test_latitudes]).T

# 根据时空核密度估计模型计算密度值
log_densities = kde.score_samples(test_data)

# 输出结果
print(log_densities)

注意，这里使用的是 sklearn 中的 KernelDensity 类，它支持多种核函数类型，包括高斯核函数。当然，你也可以自己编写高斯核函数的时空核密度估计代码。