正态分布核密度估计python

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：

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

### Python 核密度估计 KDE 实现代码示例

为了实现核密度估计(KDE)，可以利用 `seaborn` 库中的 `kdeplot` 函数来绘制核密度分布图。此函数不仅提供了直观的数据分布视图，还简化了复杂计算过程[^1]。

下面是一个简单的例子，展示如何使用 `seaborn` 和 `numpy` 来创建并显示一维数据集上的核密度估计图表：

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置样式
sns.set_theme(style="whitegrid")

# 创建随机数样本
data = np.random.randn(100)

# 绘制核密度估计图
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.kdeplot(data=data, shade=True, color='blue')

# 添加标题和标签
plt.title('Kernel Density Estimate (KDE)')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Density')

# 显示图形
plt.show()

这段代码首先设置了绘图的主题风格，接着生成了一组标准正态分布的随机数值作为样例数据。通过调用 `sns.kdeplot()` 方法传入这些数据即可得到对应的核密度曲线，并且可以通过设置参数如 `shade`, `color` 等来自定义图像外观特性。

对于二维或多维情况下的核密度估计，则可采用类似的思路，只需调整输入数据结构以及适当修改部分参数配置即可完成相应的可视化工作。

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：

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。