利用高斯画2D核密度估计图python例子

可以使用Scikit-learn库中的KernelDensity类来实现高斯核密度估计。以下是一个简单的Python代码示例：

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

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.concatenate((np.random.normal(0, 1, 1000), np.random.normal(5, 1, 1000)))[:, np.newaxis]

# 创建KernelDensity对象
kde = KernelDensity(kernel='gaussian', bandwidth=0.5).fit(X)

# 生成密度估计值
x_plot = np.linspace(-5, 10, 1000)[:, np.newaxis]
log_dens = kde.score_samples(x_plot)

# 绘制密度估计图
plt.fill(x_plot[:, 0], np.exp(log_dens), fc='#AAAAFF')
plt.xlim(-5, 10)
plt.ylim(0, 0.4)
plt.show()

该代码将生成一个高斯核密度估计图，其中包含两个高斯分布的随机样本。您可以根据需要更改样本数据和带宽参数来调整估计结果。

相关问题

Pyhton核密度图

Python中，核密度估计（Kernel Density Estimation，简称KDE）是一种常用的数据可视化技术，用于描绘数据分布的概率密度函数。核密度图通过将数据点插值到一个连续的空间中，并对每个位置应用一个小的高斯或其他核函数来估算数据的可能性密度，从而形成一条平滑的曲线。

在matplotlib库中，可以使用`kdeplot()`函数创建核密度图。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import kde

# 假设有一个二维数据数组data
data = np.random.randn(100, 2)

# 创建核密度图
plt.figure(figsize=(8,6))
ax = plt.gca()
kdeplot = ax.hist2d(data[:, 0], data[:, 1], bins=30, density=True)[0]
ax.contourf(kdeplot, cmap='Blues', levels=np.linspace(0, 1, 7), alpha=.5)
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
plt.title('Kernel Density Estimate Example')
plt.show()

在这个例子中，我们首先生成了一个二维正态分布数据集，然后用`hist2d()`计算了数据的二维直方图，再用`contourf()`画出概率密度估计图。

在pyqt5中人群密度估计

人群密度估计是一个非常有趣的计算机视觉问题。在PyQt5中，你可以使用OpenCV库来实现人群密度估计。以下是一个简单的代码示例：

import cv2
import numpy as np
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap

def estimate_density(image_path):
    # 读取图像
    img = cv2.imread(image_path)

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 设置高斯核大小
    kernel_size = 21
    kernel = cv2.getGaussianKernel(kernel_size, 0)

    # 对灰度图像进行高斯滤波
    gray_smooth = cv2.filter2D(gray, -1, kernel)

    # 计算梯度幅值
    grad_x = cv2.Sobel(gray_smooth, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
    grad_y = cv2.Sobel(gray_smooth, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
    grad = np.sqrt(grad_x * grad_x + grad_y * grad_y)

    # 计算密度图像
    density = cv2.normalize(grad, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
    density = cv2.convertScaleAbs(density)

    # 显示密度图像
    qimg = QImage(density.data, density.shape[1], density.shape[0], QImage.Format_Grayscale8)
    pixmap = QPixmap.fromImage(qimg)
    return pixmap

在这个例子中，我们首先读取图像，然后将其转换为灰度图像。接着，我们使用高斯滤波器平滑灰度图像，以减少图像噪声。然后，我们使用Sobel算子计算图像的梯度幅度，最后使用cv2.normalize函数将梯度幅度归一化到0-255范围内。最终，我们将密度图像转换为Qt中的QPixmap对象，并返回该对象以供显示。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据需要进行更改和扩展，例如使用更复杂的滤波器或更高级的人群计数算法。