我需要一个时空核密度估计的代码

以下是一个简单的时空核密度估计的Python代码：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KernelDensity

# 生成随机数据
data = np.random.rand(1000, 3)

# 设置核函数和带宽
kernel = 'gaussian'
bandwidth = 0.1

# 设置时间和空间权重
weights = np.ones(len(data))
time_weight = 0.5
space_weight = 0.5

# 计算时间和空间距离
time_distance = np.abs(data[:, 0] - data[:, 0].reshape(-1, 1))
space_distance = np.sqrt(np.sum((data[:, 1:] - data[:, 1:].reshape(-1, 1, 2)) ** 2, axis=2))

# 计算时间和空间权重
time_weight = np.exp(-time_weight * time_distance)
space_weight = np.exp(-space_weight * space_distance)

# 计算总权重
weights = weights * np.sum(np.multiply(time_weight, space_weight), axis=1)

# 计算核密度估计
kde = KernelDensity(kernel=kernel, bandwidth=bandwidth).fit(data, weights)

# 生成新的数据进行预测
new_data = np.random.rand(10, 3)
log_dens = kde.score_samples(new_data)

在这个代码中，我们首先生成了一个随机的三维数据集，然后设置了核函数和带宽。接下来，我们定义了时间和空间权重，并计算了距离。最后，我们计算了总权重并使用带权重的数据拟合核密度估计，并使用新的数据集进行预测。请注意，这只是一个简单的示例代码，您可能需要根据您的数据集进行修改。