生成10000个均值为0，方差为1的一维正态分布样本。在样本集中随机选择1、16、256 个样本，使用Parzen窗估计概率密度。比较窗宽h1取不同值时的估计结果

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，我们需要生成10000个均值为0，方差为1的一维正态分布样本。然后，我们使用Parzen窗估计概率密度，并比较不同窗宽h1的估计结果。

下面是使用Python代码实现这个过程：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成正态分布样本
np.random.seed(0)
samples = np.random.normal(0, 1, 10000)

# Parzen窗估计概率密度函数
def parzen_estimation(samples, x, h):
    n = samples.shape[0]
    k = 0
    for i in range(n):
        u = (x - samples[i]) / h
        if np.abs(u) <= 0.5:
            k += 1
    p = k / (n * h)
    return p

# 窗宽h1取不同值时的估计结果
h_values = [0.1, 0.5, 1.0]
x = np.linspace(-5, 5, 100)
plt.figure(figsize=(12, 8))
for h in h_values:
    p_values = [parzen_estimation(samples, xi, h) for xi in x]
    plt.plot(x, p_values, label='h = {}'.format(h))
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Estimated Probability Density')
plt.legend()
plt.show()

运行以上代码，将会得到一个图表，图表中展示了窗宽h1取不同值时的估计结果。你可以根据具体情况调整窗宽的取值范围和步长。

希望上述内容能对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。