python核密度分析

以下是使用Scikit-learn进行核密度估计的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import KernelDensity

# 创建一组随机数据
rng = np.random.RandomState(0)
X = rng.randn(100, 1)

# 创建一组等距测试点
x_test = np.linspace(-5, 5, 1000)[:, np.newaxis]

# 使用高斯核函数进行核密度估计
kde = KernelDensity(kernel='gaussian', bandwidth=0.5).fit(X)

# 计算测试点的概率密度
log_dens = kde.score_samples(x_test)

# 绘制结果
plt.fill(x_test[:, 0], np.exp(log_dens), fc='#AAAAFF')
plt.show()

上述代码中，我们首先使用NumPy生成了一组随机数据X，然后创建了一组等距测试点x_test。接着，我们使用Scikit-learn中的KernelDensity类进行核密度估计，其中kernel参数指定了核函数的类型，bandwidth参数指定了核函数的带宽。最后，我们计算了测试点的概率密度，并使用Matplotlib绘制了结果。