正态分布核密度估计python
时间: 2024-09-08 09:02:56 浏览: 22
在Python中,你可以使用`scipy.stats`库来实现正态分布的核密度估计。以下是一个简单的示例:
```python
from scipy.stats import norm, kde
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设我们有一个随机生成的一维正态分布数据
data = norm.rvs(size=1000, loc=0, scale=1)
# 创建核密度估计器
kde_instance = kde.gaussian_kde(data)
# 绘制原始数据和核密度估计图
x_grid = np.linspace(-3, 3, 400)
plt.plot(x_grid, kde_instance(x_grid), label='KDE')
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, label='Data')
plt.legend()
plt.title('Normal Distribution KDE using Scipy')
plt.show()
```
这段代码首先创建了一个正态分布的随机数据集,然后利用`gaussian_kde`函数创建一个核密度估计器。最后,它绘制了数据点的直方图和对应的核密度曲线,以便直观地观察数据的分布情况。
相关问题
核密度估计python代码3D波浪图
以下是一个简单的核密度估计的Python代码,可以生成3D波浪图:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from scipy.stats import kde
# 生成数据
x = np.random.normal(size=500)
y = np.random.normal(size=500)
z = np.random.normal(size=500)
# 计算核密度估计
density = kde.gaussian_kde([x, y, z])
xgrid, ygrid, zgrid = np.mgrid[min(x):max(x):100j, min(y):max(y):100j, min(z):max(z):100j]
coords = np.vstack([item.ravel() for item in [xgrid, ygrid, zgrid]])
density_values = density(coords).reshape(xgrid.shape)
# 绘制3D波浪图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(xgrid, ygrid, zgrid, rstride=1, cstride=1, facecolors=plt.cm.viridis(density_values))
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()
```
这段代码首先生成了三个正态分布的随机变量(x、y和z)。然后,使用`gaussian_kde`函数计算核密度估计值,并将其存储在`density_values`中。最后,使用`plot_surface`函数将三维图形绘制出来。
python核密度估计
Python中的核密度估计可以使用SciPy库中的`gaussian_kde`函数来实现。核密度估计是一种非参数统计方法,用于估计未知概率密度函数。
以下是一个基本的示例代码,展示如何使用`gaussian_kde`来进行核密度估计:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import gaussian_kde
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一些随机数据作为样本
np.random.seed(0)
sample = np.random.normal(size=1000)
# 使用核密度估计进行估计
kde = gaussian_kde(sample)
# 生成一些横轴上的值,用于绘制估计的概率密度函数曲线
x = np.linspace(-5, 5, 100)
# 计算每个点上的估计概率密度值
y = kde(x)
# 绘制样本直方图和估计的概率密度函数曲线
plt.hist(sample, density=True, alpha=0.5)
plt.plot(x, y, label='KDE')
plt.legend()
plt.show()
```
上述代码首先生成了一个包含1000个来自标准正态分布的随机样本。然后,使用`gaussian_kde`函数创建了一个核密度估计对象。接下来,生成了一些横轴上的值,并通过调用估计对象来计算对应的概率密度值。最后,使用Matplotlib库绘制了样本的直方图和估计的概率密度函数曲线。
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