编程题】 对于变量fare,使用“高斯核”做核密度估计,并设置两个不同的带宽画图。使程序能够编译成功
时间: 2024-09-26 16:18:59 浏览: 11
在编程中,尤其是使用Python的数据分析库如`scipy.stats`和`matplotlib`来做核密度估计(Kernel Density Estimation, KDE),你可以创建一个函数来演示如何使用"高斯核"(也称为高斯分布或正态核)对变量fare进行估计并绘制两个不同带宽的结果。这里是一个简单的示例:
```python
from scipy.stats import gaussian_kde
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_kernel_density(fare_data, bandwidth1, bandwidth2):
# 首先,假设fare_data是一个包含fare值的一维数组
kde_1 = gaussian_kde(fare_data, bw_method=bandwidth1) # 使用第一个带宽
kde_2 = gaussian_kde(fare_data, bw_method=bandwidth2) # 使用第二个带宽
x_range = np.linspace(min(fare_data), max(fare_data), 1000)
# 绘制两条曲线,一条对应每个带宽
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x_range, kde_1(x_range), label=f"Bandwidth {bandwidth1}")
plt.plot(x_range, kde_2(x_range), label=f"Bandwidth {bandwidth2}")
plt.title('Gaussian Kernel Density Estimation with Different Bandwidths')
plt.xlabel('Fare Value')
plt.ylabel('Density')
plt.legend()
plt.show()
# 假设fare_data是一个列表或numpy数组,可以在这里替换实际数据
fare_data = ... # 你的fare数据
bandwidth1 = 0.5 # 第一个带宽,可以根据需要调整
bandwidth2 = 1.0 # 第二个带宽,也可以调整
plot_kernel_density(fare_data, bandwidth1, bandwidth2)
```
在这个例子中,`bw_method`参数用于设置带宽,它影响了KDE估计的平滑程度。你可以通过调整这个参数观察不同带宽下的结果差异。