我想要一个时空核密度的代码

时空核密度估计（Space-Time Kernel Density Estimation）是一种用于研究空间和时间相关性的方法，它可以将空间和时间维度上的数据进行分析，并计算出每个点的密度分布。以下是一个 Python 代码示例，展示如何实现时空核密度估计（需要安装模块：numpy、scipy、matplotlib）：

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

# 生成随机的时空数据
N = 1000
x = np.random.normal(size=N)
y = np.random.normal(size=N)
t = np.random.normal(size=N)

# 设置核函数的宽度
h = 0.5

# 计算时空核密度
coords = np.vstack([t, x, y])
kde = gaussian_kde(coords, bw_method=h)

# 设置绘图参数
xmin, xmax = np.min(x), np.max(x)
ymin, ymax = np.min(y), np.max(y)
tmin, tmax = np.min(t), np.max(t)
xrange = xmax - xmin
yrange = ymax - ymin
trange = tmax - tmin
xgrid, ygrid, tgrid = np.mgrid[xmin:xmax:100j, ymin:ymax:100j, tmin:tmax:100j]
positions = np.vstack([xgrid.ravel(), ygrid.ravel(), tgrid.ravel()])

# 计算时空核密度在网格上的值
density = np.reshape(kde(positions).T, xgrid.shape)

# 绘制时空核密度图
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, t, c='k', s=5)
ax.set_xlim(xmin, xmax)
ax.set_ylim(ymin, ymax)
ax.set_zlim(tmin, tmax)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('t')
ax.view_init(elev=30, azim=120)
ax.plot_surface(xgrid, ygrid, tgrid, rstride=1, cstride=1, alpha=0.5, facecolors=plt.cm.viridis(density / np.max(density)))
plt.show()

在这个示例中，我们生成了一个包含 1000 个随机数据点的数据集，并使用 gaussian_kde 函数计算了时空核密度。我们使用 matplotlib 库来绘制三维散点图和时空核密度图。你可以根据自己的需求修改代码来适应不同的数据集。