核密度分析python代码

核密度估计（Kernel Density Estimation，简称KDE）是一种用于估计概率密度函数的非参数方法。在Python中，可以使用SciPy库中的`gaussian_kde`函数进行核密度分析。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用`gaussian_kde`函数进行核密度分析：

import numpy as np
from scipy.stats import gaussian_kde
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一组随机样本数据
data = np.random.normal(size=1000)

# 创建核密度估计对象
kde = gaussian_kde(data)

# 生成一组用于绘制核密度曲线的数据点
x = np.linspace(min(data), max(data), 100)

# 计算核密度估计值
density = kde(x)

# 绘制核密度曲线
plt.plot(x, density)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Density')
plt.title('Kernel Density Estimation')
plt.show()

在这个示例中，首先生成了一组随机样本数据`data`，然后创建了一个`gaussian_kde`对象`kde`，并使用样本数据进行拟合。接下来，通过生成一组用于绘制核密度曲线的数据点`x`，并使用`kde`对象计算核密度估计值`density`。最后，使用Matplotlib库绘制核密度曲线。

希望这个示例能够帮助你理解核密度分析的Python代码。