我是引用已有csv文件的数据进行关于KDE的概率密度估计，以上代码怎么修改，并告知哪里是我需要修改的参数

如果你要使用一个已有的CSV文件中的数据进行概率密度估计，你需要修改代码中的以下部分：

1. 读取CSV文件并提取数据：将生成随机样本数据的部分替换为从CSV文件中读取数据的代码。例如，你可以使用`numpy`库的`loadtxt`函数来加载CSV文件数据。

   # 从CSV文件中读取数据
   data = np.loadtxt('your_data.csv')

请确保替换`'your_data.csv'`为你实际的CSV文件路径。

2. 设置置信水平（可选）：如果你希望设置特定的置信水平，可以修改`alpha`的值。例如，要设置95%的置信水平，可以将`alpha`的值改为0.95。

以下是修改后的代码示例：

import numpy as np
from scipy.stats import gaussian_kde

# 从CSV文件中读取数据
data = np.loadtxt('your_data.csv')

# 使用KDE进行概率密度估计
kde = gaussian_kde(data)

# 定义积分函数
def integrate_pdf(x):
    return kde.integrate_box_1d(-np.inf, x)

# 使用二分法寻找基准区间的边界
def find_confidence_interval(alpha):
    # 设置初始边界
    lower_bound = np.min(data)
    upper_bound = np.max(data)
    
    # 迭代搜索
    while upper_bound - lower_bound > 1e-6:
        mid = (lower_bound + upper_bound) / 2
        if integrate_pdf(mid) > alpha:
            upper_bound = mid
        else:
            lower_bound = mid
    
    return lower_bound, upper_bound

# 设置置信水平（例如，alpha=0.95表示95%的置信水平）
alpha = 0.95

# 寻找基准区间
lower, upper = find_confidence_interval(alpha)
print("基准区间为 [{:.4f}, {:.4f}]".format(lower, upper))

请确保将`'your_data.csv'`替换为实际的CSV文件路径。通过这些修改，你就可以使用CSV文件中的数据进行概率密度估计，并找到基准区间的边界。