``` k = stats.gaussian_kde(data) ```

这段代码使用了SciPy库中的stats模块的gaussian_kde函数。这个函数用于估计给定数据集的概率密度函数（PDF）的高斯核密度估计。

首先，我们需要导入stats模块，可以使用以下代码：

from scipy import stats

然后，我们需要准备一个数据集，可以是一维或多维的。在这个例子中，我们将数据集存储在变量data中。

接下来，我们使用gaussian_kde函数创建一个核密度估计对象。这个函数接受一个数据集作为参数，并返回一个估计的概率密度函数。

最后，我们将这个核密度估计对象存储在变量k中，以便后续使用。

通过这个核密度估计对象，我们可以计算给定数据点的概率密度值，或者生成一个新的随机样本。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from seaborn.external.kde import gaussian_kde sns.set() from scipy import stats from typing import * df = pd.read_excel("D:\\pythonProject\\data\\冬天.xls") power = df["功率"] #获取一列，用一维数据 power = np.array(power) print(power) import numpy as np from sklearn.neighbors import KernelDensity # 将 DataFrame 转换为 numpy 数组 data = df.to_numpy() # 从DataFrame类型中提取所需的列并将其转换为numpy数组类型 data = np.array(df['功率']) # 使用gaussian_kde函数进行核密度估计 density = gaussian_kde(data) # 生成横坐标 x = np.linspace(min(data), max(data),60) plt.plot(x, density(x)) import numpy as np from scipy import interpolate # 准备数据 x = data y = density(x) # 进行B样条曲线拟合 tck = interpolate.splrep(x, y, k=3, s=0) # 计算拟合曲线的值 x_new = np.linspace(x.min(), x.max(), 500) y_new = interpolate.splev(x_new, tck, der=0) # 保存系数矩阵 np.savez('tck.npz', tck)

这这段这段代码这段代码是这段代码是在这段代码是在Python这段代码是在Python中这段代码是在Python中使用这段代码是在Python中使用numpy这段代码是在Python中使用numpy、这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、p这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、se这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seab这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、sc这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括了这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括了功这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括了功率这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括了功率这这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括了功率这一这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括了功率这一列这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括了功率这一列的这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括了功率这一列的数据这段代码是在Python中使用numpy、matplotlib、pandas、seaborn、scipy等库导入一些需要使用的函数和工具，以及读取名为“冬天.xls”的Excel文件中的数据，其中包括了功率这一列的数据。

df = px.data.iris() fig = px.density_contour(train_public, x="early_return_amount", y="total_loan") fig.show() 在不使用plotly库的前提下，将此段代码改为pandas和matplotlib.pyplot库下的代码

可以使用以下代码将px.density_contour()的图形转换为matplotlib.pyplot库绘制的等高线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import kde

# 将px.data.iris()转换为pandas的数据框
iris_df = pd.DataFrame(px.data.iris())

# 计算密度估计
k = kde.gaussian_kde(train_public[["early_return_amount", "total_loan"]].T)
nbins = 100
xi, yi = np.mgrid[train_public["early_return_amount"].min():train_public["early_return_amount"].max():nbins*1j, train_public["total_loan"].min():train_public["total_loan"].max():nbins*1j]
zi = k(np.vstack([xi.flatten(), yi.flatten()]))

# 绘制等高线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.contour(xi, yi, zi.reshape(xi.shape))
ax.set_xlabel('early_return_amount')
ax.set_ylabel('total_loan')
plt.show()

需要注意的是，这里只是将图形转换为了等高线图，实际应用中需要根据具体需求选择合适的可视化方法，并进行相应的数据处理和可视化。