python三维核密度函数图

要绘制三维核密度函数图，我们需要使用Python中的matplotlib和seaborn库。下面是一个简单的示例代码：

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

# 生成随机数据
np.random.seed(1)
x, y, z = np.random.normal(size=(3, 1000))

# 绘制3D核密度函数图
sns.kdeplot(x, y, z, cmap="Blues", shade=True, bw=.15)

# 添加轴标签和标题
plt.xlabel("X axis")
plt.ylabel("Y axis")
plt.zlabel("Z axis")
plt.title("3D Kernel Density Plot")

plt.show()

在这个例子中，我们使用numpy库生成了一组随机数据，然后使用seaborn的kdeplot函数绘制了三维核密度函数图。要注意的是，我们需要传递x、y和z三个参数来指定数据的维度。

在绘制3D核密度函数图后，我们可以使用matplotlib的xlabel、ylabel、zlabel和title函数添加轴标签和标题。

最后，我们使用show函数来显示图形。

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用python语言绘制出三维核密度估计图

要在Python中绘制三维核密度估计图，可以使用SciPy库中的`gaussian_kde`函数和Matplotlib库中的`Axes3D`模块。

下面是一个示例代码，用于生成随机三维数据并绘制其核密度估计图：

import numpy as np
from scipy.stats import gaussian_kde
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 生成随机三维数据
x = np.random.normal(size=1000)
y = np.random.normal(size=1000)
z = np.random.normal(size=1000)

# 计算核密度估计
density = gaussian_kde([x, y, z])

# 创建图表对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 生成网格点
xmin, ymin, zmin = x.min(), y.min(), z.min()
xmax, ymax, zmax = x.max(), y.max(), z.max()
xi, yi, zi = np.mgrid[xmin:xmax:100j, ymin:ymax:100j, zmin:zmax:100j]
positions = np.vstack([xi.ravel(), yi.ravel(), zi.ravel()])

# 计算密度值
values = np.reshape(density(positions).T, xi.shape)

# 绘制三维核密度估计图
ax.scatter(x, y, z, alpha=0.1, s=5)
ax.contour3D(xi, yi, zi, values, 100, cmap='viridis')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

plt.show()

运行以上代码，就可以得到一个随机三维数据的核密度估计图。

python直方图核密度估计

Python中的直方图核密度估计是一种用于估计概率密度函数的非参数方法。它可以通过使用平滑的峰值函数"核"来拟合观察到的数据点，从而对真实的概率分布曲线进行模拟。在绘制直方图核密度估计图时，可以使用峰峦图来展示多个数据系列的核密度估计结果。峰峦图显示了X轴对应平均温度的数值范围，Y轴对应不同的月份，每个月份的核密度估计数值映射到颜色，以此来展示多个数据系列的核密度估计结果。在Python中，可以使用joypy包或plotnine包等绘图工具来实现绘制直方图核密度估计峰峦图的功能。对于使用joypy包，可以直接使用joyplot()函数来绘制带有颜色渐变映射的核密度估计峰峦图；而对于使用plotnine包，可以结合使用geomlinerange()函数和geomline()函数，并先使用sklearn包的KernelDensity()函数求取每个月份的核密度估计曲线，再根据核密度估计数据绘制峰峦图，从而实现绘制多个数据系列的核密度估计图的功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [matlab 三维核密度图_python数据分布型图表直方图系列核密度估计图](https://blog.csdn.net/weixin_39855186/article/details/110258995)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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